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我搜索一些关于GPU如何工作的信息。从不同的来源中我发现用于硬件加速的L（变换和照明）技术。例如，它计算多边形照明。但据我所知，今天开发人员正在使用可编程图形管道，并通过着色器创建照明。那么，今天用的T & L是什么？

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我有tensorflow-gpu 1.2.1和keras在Ubuntu 16.04上。我不能够执行： from kears.utils import multi_gpu_model 有没有人有multi_gpu_model成功在他们的文档的常见问题解答部分描述？我有一个4 GPU计算机与4个GeForce GTX 1080 Ti卡，并希望使用他们所有。这是我得到的错误： import k

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高效地找到标记图像区域的质心

我有一个分割图像作为独特标签1 ... k的2维矩阵。例如： img = [1 1 2 2 2 2 2 3 3] [1 1 1 2 2 2 2 3 3] [1 1 2 2 2 2 3 3 3] [1 4 4 4 2 2 2 2 3] [4 4 4 5 5 5 2 3 3] [4 4 4 5 5 6 6 6 6] [4 4 5 5

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没有使用GPU支持XGBClassifier加速

在下面的代码中，我尝试搜索xgboost的不同超参数。 param_test1 = { 'max_depth':list(range(3,10,2)), 'min_child_weight':list(range(1,6,2)) } predictors = [x for x in train_data.columns if x not in ['target', 'id']] gsea

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通过学习Keras模型中使用分布式Tensorflow

我有两个不同的机器上安装两颗GPU。我想建立一个集群，让我通过使用两个GPU一起学习Keras模型。 Keras blog在显示两段代码分布式培训部分和链接官方Tensorflow documentation。我的问题是，我不知道如何学习我的模型，写在Keras，用实际描述Tensorflow对象的过程Tensorflow文档。例如，我应该怎么做，如果我想多GPU的集群上执行下面的代码？ #

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使用多个GPU训练一个模型

如何编程keras或tensorflow以划分多GPU上的训练，假设您处于一个amaozn ec2实例，其中有8个GPU，并且您希望使用它们全部训练得更快，但是您的代码仅适用于单个CPU或GPU？

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是否有可能暂停码头集装箱并保存其状态以便稍后恢复？

这与使电脑进入睡眠模式相似。仅供参考：我在使用Kubernetes管理容器的情况下提出这个问题。问的原因是我们想运行许多交互式作业，并希望当用户没有积极处理这些作业时暂停这些作业，以便资源可以被其他用户发布和使用。

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了解CUDA中的矩阵乘法

我正在尝试学习CUDA。我在基于GPU的文章this的帮助下开始尝试矩阵乘法。我的主要问题是我无法理解如何访问内核中的2D数组，因为访问2D数组与矩阵[i] [j]有点不同。这是我坚持的部分： for (int i = 0; i < N; i++) { tmpSum += A[ROW * N + i] * B[i * N + COL]; } C[ROW * N + COL] =

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Tensorflow GPU安装错误，Windows 10

您好我想通过安装CUDA，cuDNN等来让Tensorflow GPU工作。我遵循了Tensorflow网站上的所有步骤以及几个安装教程。但是，我一直卡住了一段时间，出现以下错误。有谁知道什么可能是错的？提前致谢。 >>> import tensorflow Traceback (most recent call last): File "C:\Users\maxhx\Anaconda

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谷歌云GPU NVENC +的Windows 2016

已经测试了一些GPU +成功NVENC X.264编码的AWS现在我与谷歌的云计算测试（特斯拉P100 GPU运行Windows SVR的2016）它不会看起来像NVENC正在工作，有没有人用Windows来实现这一点？或有任何指针？ GPU Status on Google Cloud