gpu

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    使用GPU运行内存不足的局部张量

    我试图进入使用Tensorflow的深度学习世界，但在使用GPU运行后，我在运行基本的object detector app时遇到错误。 错误是一个CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY说，当我实际上有16GB时，它不能分配3.9GB的内存。实际上，当我尝试仅使用1个工人时，错误得到解决，但我相信它没有使用总内存。 对不起，我的无知，但当你与GPU运行Tensorflow它使用RAM内存
    python tensorflow gpu tensorflow-gpu 2017-09-16

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    Android模拟器的问题

    我在我的Android模拟器的问题，每次我打开它的时候，会出现此消息，这是非常非常慢
    android android-emulator gpu nvidia 2017-09-23

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    GpuMat - 访问定制内核中的2通道浮点数据

    据我所知cv::cuda::PtrStep用于将GpuMat数据直接传递给定制内核。我发现一个频道访问的例子here但是我的情况是2频道垫（CV_32FC2）。在这种情况下，我试图实现复数绝对平方值，其中复数值编码如下：实部是第一平面，虚部是给定的第二平面Mat。 我想： __global__ void testKernel(const cv::cuda::PtrStepSz<cv::Vec2f>
    c++ opencv cuda gpu 2017-09-24

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    无法打开tensorflow会议

    ，我得到以下错误： 2017-09-24 10:49:20.526121: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:955] Found device 0 with properties: name: GeForce GTX 970 major: 5 minor: 2 memoryClockRate (GHz) 1.342 pci
    tensorflow gpu nvidia tensorflow-gpu 2017-09-24

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    ffmpeg - cuda encode - OpenEncodeSessionEx失败：内存不足

    我遇到了使用GPU（CUDA）的ffmpeg视频编码问题。 我有2个nVidia的1050 GTX钛 问题是当我尝试做多并行编码。 2级以上的流程和ffmpeg的死亡是这样的： [h264_nvenc @ 0xcc1cc0] OpenEncodeSessionEx failed: out of memory (10) 的问题是NVIDIA-SMI节目有可用大量的资源在GPU： +-------
    ffmpeg gpu x264 multi-gpu 2017-09-24

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    在tensorflow中使用mpirun -np X：是否受限于GPU的数量？

    我想用TensorFlow使用mpi。对于这样的代码的例子，see this OpenAI baselines PPO code。它告诉我们，运行以下命令： $ mpirun -np 8 python -m baselines.ppo1.run_atari 我有一台机器与一个GPU（与12GB的RAM）和Tensorflow 1.3.0安装，使用Python 3.5.3。当我运行这段代码，我得
    python tensorflow mpi gpu 2017-09-25

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    与Keras并行读取线（GPU）

    我想知道是否可以从Keras中的GPU中并行读取多行文件。想象一下，我有一个包含50个特征（即50列）和10k条线的文件，我想要并行处理，使用Keras最有效的方法是什么？此外，我不想训练我的模型，因为我已经在项目的部署阶段。
    machine-learning keras gpu 2017-09-25

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    在CUDA中添加时返回不正确的数字

    我正在尝试按照教程发现online。我正在使用Ubuntu 17，从命令行进行编译。 #include <stdio.h> #include <iostream> __global__ void add(int a, int b, int *c) { *c = a + b; } int main() { int a,b,c; int *d_c;
    c++ parallel-processing cuda gpu 2017-09-27

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    在两个不同的GPU

    我具有类似于下面的一个PyTorch脚本运行在平行的Python代码部在两个不同的终端运行下面​​的命令： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python program.py --method method1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python program.py --method method2 的问题是，上述的数据加载器功能包含一些随机性在里面，这
    python gpu pytorch 2017-09-27

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    在ubuntu上安装OpenCL for AMD 16.04

    我想使用OpenCL为我的项目进行一些GPU计算。 但是我在安装时遇到了一些麻烦。 首先，我不知道如何安装相应的驱动程序为我的显卡 00：01.0 VGA兼容控制器：高级微设备公司[AMD/ATI]穆林斯[R2的Radeon图形] 有几个论坛上的信息，没有正式的驱动程序的amd卡。那我该如何处理呢？ 有人可以告诉我该怎么办吗？ 据说，这个网站https://launchpad.net/~oibaf
    ubuntu opencl driver gpu amd 2017-09-30
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