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我有權訪問計算服務器，該服務器使用舊版本的nvidia驅動程序（346）和cuda（7.0），並根據特定版本的cuda使用應用程序。是否可以升級驅動程序並保留舊的cuda？我可以找到最小的驅動程序版本，但不是最大的驅動程序版本。

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我試圖在Linux（Ubuntu 14.04）上編譯Flex。我收到以下錯誤，我一直沒能繞到我的頭： /usr/bin/ld: ../../../external/SDL2-2.0.4/lib/x64//libSDL2.a(SDL_syssem.o): undefined reference to symbol '[email protected]@GLIBC_2.2.5' //lib/x86_

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將tensorflow模型轉換爲caffe模型的任何代碼？

我的最終目標是使用TensorRT優化我的部署模型。我正在做tensorflow中的實驗。但是TensorRT需要caffemodel格式的輸入模型。

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使用Nvidia Optix與開放資產導入庫（assimp）進行光線追蹤 - 渲染多個網格

我試圖將NVidia Optix光線跟蹤渲染的Open Asset Import Library（讀取各種3D模型文件類型）模型。到目前爲止，只要我渲染的模型由單個網格組成，它就會工作。當我嘗試渲染具有多個網格的文件時，我只能得到部分結果。我無法縮小問題的出處，尋找一些見解。相關代碼在這裏：使用assimp進口商裝入一個文件，並創建Optix的緩衝區： int loadAsset(const

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Pycharm錯誤「進程完成退出代碼-1073740791（0xC0000409）」

我有一個腳本測試Pycharm，腳本工作正常工作3-4分鐘左右，然後它說「Python停止工作」，腳本停止運行。在Pycharm輸出段上，它表示Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)。這是一個錯誤或我的電腦/ Pycharm有問題嗎？

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通過特斯拉顯示圖形卡

我想在顯示器上顯示處理過的視頻。對於CUDA中的視頻處理，我正在考慮購買Nvidia Tesla等級卡，但它沒有任何視頻輸出端口。有沒有辦法在Tesla GPU卡上創建幀緩衝區，然後將其傳輸到系統內存並通過主板圖形顯示？ PS：我不想在CPU上計算任何東西，以獲得接近實時的性能。

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限制寄存器使用在CUDA：__launch_bounds__ VS maxrregcount

從NVIDIA CUDA C Programming Guide：註冊用法可以使用編譯器maxrregcount 選項控制或如啓動界描述啓動邊界。從我的理解（和糾正我，如果我錯了），而-maxrregcount限制寄存器整個.cu文件可以使用的數量，__launch_bounds__預選賽定義每個__global__內核maxThreadsPerBlock和minBlocksPerMultip

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圖形卡的OOM CUDA/Tensorflow

嗨我試圖訓練一個modell，當我得到這個錯誤信息：如果我理解它的權利，說我沒有VRAM，但我有一個華碩GTX1080 A8G遊戲應該有足夠的Vram 。我在所有工作之前嘗試過，但突然間無處可去。我深深網： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jun 29 11:52:11 2017 @author: tobia """ #import

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Tensorflow不是在GPU上運行

我已經aldready花了相當的時間對堆棧溢出周圍挖掘和其他尋找答案，但找不到任何大家好，我我在上面運行Keras的Tensorflow。我90％確定我安裝了Tensorflow GPU，有沒有什麼方法可以檢查我做了哪些安裝？我試圖從Jupyter筆記本上運行一些CNN模型，我注意到Keras在CPU上運行模型（選中的任務管理器，CPU處於100％）。我試圖從tensorflow網站運行

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使用tf.device（「/ cpu：0」）在tensorflow中從GPU切換到CPU之後GPU每次都會導入tf導入

我正在使用Windows 7.當我在tensorflow中測試了我的GPU之後，測試的CPU型號，我換用CPU的： tf.device("/cpu:0") 我假設我可以切換回來到GPU： tf.device("/gpu:0") 但是我得到了窗戶下面的錯誤消息，當我嘗試重新運行此配置：設備「NVIDIA Quadro M2000M」不是交換設備，無法刪除。隨着「nvida-smi」我尋找