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我有权访问计算服务器，该服务器使用旧版本的nvidia驱动程序（346）和cuda（7.0），并根据特定版本的cuda使用应用程序。是否可以升级驱动程序并保留旧的cuda？我可以找到最小的驱动程序版本，但不是最大的驱动程序版本。

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我试图在Linux（Ubuntu 14.04）上编译Flex。我收到以下错误，我一直没能绕到我的头： /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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将tensorflow模型转换为caffe模型的任何代码？

我的最终目标是使用TensorRT优化我的部署模型。我正在做tensorflow中的实验。但是TensorRT需要caffemodel格式的输入模型。

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使用Nvidia Optix与开放资产导入库（assimp）进行光线追踪 - 渲染多个网格

我试图将NVidia Optix光线跟踪渲染的Open Asset Import Library（读取各种3D模型文件类型）模型。到目前为止，只要我渲染的模型由单个网格组成，它就会工作。当我尝试渲染具有多个网格的文件时，我只能得到部分结果。我无法缩小问题的出处，寻找一些见解。相关代码在这里：使用assimp进口商装入一个文件，并创建Optix的缓冲区： int loadAsset(const

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Pycharm错误“进程完成退出代码-1073740791（0xC0000409）”

我有一个脚本测试Pycharm，脚本工作正常工作3-4分钟左右，然后它说“Python停止工作”，脚本停止运行。在Pycharm输出段上，它表示Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)。这是一个错误或我的电脑/ Pycharm有问题吗？

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通过特斯拉显示图形卡

我想在显示器上显示处理过的视频。对于CUDA中的视频处理，我正在考虑购买Nvidia Tesla等级卡，但它没有任何视频输出端口。有没有办法在Tesla GPU卡上创建帧缓冲区，然后将其传输到系统内存并通过主板图形显示？ PS：我不想在CPU上计算任何东西，以获得接近实时的性能。

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

从NVIDIA CUDA C Programming Guide：注册用法可以使用编译器maxrregcount 选项控制或如启动界描述启动边界。从我的理解（和纠正我，如果我错了），而-maxrregcount限制寄存器整个.cu文件可以使用的数量，__launch_bounds__预选赛定义每个__global__内核maxThreadsPerBlock和minBlocksPerMultip

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图形卡的OOM CUDA/Tensorflow

嗨我试图训练一个modell，当我得到这个错误信息：如果我理解它的权利，说我没有VRAM，但我有一个华硕GTX1080 A8G游戏应该有足够的Vram 。我在所有工作之前尝试过，但突然间无处可去。我深深网： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jun 29 11:52:11 2017 @author: tobia """ #import

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Tensorflow不是在GPU上运行

我已经aldready花了相当的时间对堆栈溢出周围挖掘和其他寻找答案，但找不到任何大家好，我我在上面运行Keras的Tensorflow。我90％确定我安装了Tensorflow GPU，有没有什么方法可以检查我做了哪些安装？我试图从Jupyter笔记本上运行一些CNN模型，我注意到Keras在CPU上运行模型（选中的任务管理器，CPU处于100％）。我试图从tensorflow网站运行

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使用tf.device（“/ cpu：0”）在tensorflow中从GPU切换到CPU之后GPU每次都会导入tf导入

我正在使用Windows 7.当我在tensorflow中测试了我的GPU之后，测试的CPU型号，我换用CPU的： tf.device("/cpu:0") 我假设我可以切换回来到GPU： tf.device("/gpu:0") 但是我得到了窗户下面的错误消息，当我尝试重新运行此配置：设备“NVIDIA Quadro M2000M”不是交换设备，无法删除。随着“nvida-smi”我寻找