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我有一個二進制圖像，將有一個或多個blob。我想要每個blob的像素列表。如果我可以爲每個blob找到一個種子點，我可以通過填充來查找blob的像素。對這個問題做了一些研究，我想我想要的算法是「連接組件標籤」。我看到的大多數示例只是對Blob輸出進行顏色編碼。使用這種算法，我可以收集：blob上的一個點和blob的軸對齊邊界框？連接的組件標籤聽起來像是我需要的正確算法嗎？有沒有人有一個很好的C

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如何確認NVIDIA K2200和Tensorflow-GPU正常工作？

我剛在我的Windows 10電腦上安裝了兩個Nvidia K2200 GPU，CUDA軟件和CuDNN軟件。我通過遵循this堆棧溢出的答案去檢查一切是否正常，但是我收到了一條帶有一堆警告的大消息。我不知道如何解釋它。消息是否意味着某些東西和我的TensorFlow/Keras代碼不起作用？這裏是訊息話題： 2017-08-09 09:03:52.984209: W c:\tf_jenkins

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OpenCL單一工作項VS FPGA NDRange內核

我是OpenCL的新手，在FPGA上使用OpenCL進行分組密碼加密。我讀了一些論文，知道Opencl中有兩種內核（單個工作項和NDRange）。 NDRange內核的功能不會由編譯器自動流水線化，而單個工作項內核的功能將會自動流水線化。建議在FPGA上實現單個工作項內核而不是NDRange內核？爲什麼？如果我想讓內核在循環中運行直到讀取所有數據，那麼內核（一次從主機獲取一些數據 - 在FPG

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GLSL memoryBarrier（）

OpenGL紅皮書版本8（GL 4.3）示例11.19將imageLoad()放置在while循環中，保持輪詢，直到前一個基元的至少一個片段已更新此值。這本書說例11.19顯示了一個非常簡單的內存障礙用例。它允許片段之間的某種程度的排序得到保證。在 functionUsingBarriers()的頂部，使用一個簡單的循環等待內存位置的內容到達我們當前的原始ID。因爲我們知道沒有來自同一個

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Tensorflow僅在CPU上運行CUDA版本

我在羣集上運行tensorflow。我安裝了CUDA版本。它工作沒有任何問題。要使用GPU，我必須請求資源。現在，我只想在CPU上運行而不請求GPU資源。 On import tensorflow as tf, I get the error: ImportError: /home/.pyenv/versions/2.7.13/lib/python2.7/site-packages/tensor

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在Spyder中導入張量流時出錯

我剛在新筆記本上安裝了tensorflow。（蟒蛇4.3.24，Python的3.6.1，TensorFlow：1.2.1，GPU：NVIDIA 1060 6GB）目前四個問題。 {1} 「未能加載天然TensorFlow運行時」錯誤在Spyder的 File "D:/Programs/Codes-Python/OpenCVtest.py", line 13, in <module>

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GPU UTIL爲0時運行tensorflow培訓工作，上下文切換是非常高的

tensorflow: 1.2.0 gpu: TITAN X (Pascal) driver: 370.28 我跑distrubuted tensorflow訓練圖像分類模型，但是沒有看到GPU使用（實際上，GPU UTIL MNIST或其他培訓工作也0）。有當straced訓練過程中的許多民意調查系統調用（FD調查是/ dev/nvidia0）： poll([{fd=8, events

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當分配形狀張量時的OOM [1,144,144,144,128]

我使用的計算機是1080，其具有8GB的GPU存儲器，我的計算機的存儲器是32GB，但是陣列數據可能會很大以供我恢復，電腦告訴我資源枯竭。如果有無論如何解決這個問題或評估我需要這樣一個龐大的numpy陣列的GPU內存，所以我可以買一臺更好的計算機進行計算。通過我使用的batch_size的方式是1，所以我已經將內存減少到最小，或者我應該考慮減少原始列和我的numpy數組的高度，並且我認爲這會影響我

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使用GPU調試器（GAPID）機器人工作室

我想使用Android Studio中的新的開源GPU調試工具，因爲早期的版本中刪除 https://developer.android.com/studio/debug/am-gpu-debugger.html 所以 - 我去了SDK-經理和安裝GAPID - 沒有問題。但我的問題 - 我該如何使用它，因爲它應該被集成到Android Studio？的GPU渲染輪廓設備（ADB殼dumpsy

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如何在Windows上使用GPU支持編譯Tensorflow Java API？

我有一些使用Tensorflow Java API在Windows上運行的模型。但是，我無法在GPU上運行這些模型。我想在Windows上編譯Tensorflow Java API，遵循所述的步驟。但它沒有GPU支持或任何補充說明。請幫忙解決這個問題嗎？