cudnn相关内容
我安装了TensorFlow-GPU,以便在我的GPU上运行TensorFlow代码。但我不能让它跑起来。它不断地给出上述错误。以下是我的示例代码,后跟错误堆栈跟踪: import tensorflow as tf import numpy as np def check(W,X): return tf.matmul(W,X) def main(): W = tf.Va
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我已在 Linux Ubuntu 16.04 上成功安装了 tensorflow (GPU),并进行了一些小改动以使其与新的 Ubuntu LTS 版本兼容. 但是,我认为(谁知道为什么)我的 GPU 满足了大于 3.5 的计算能力的最低要求.情况并非如此,因为我的 GeForce 820M 只有 2.1.有没有办法让 tensorflow GPU 版本与我的 GPU 一起工作? 我问
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当我通过 Conda 安装 tensorflow-gpu 时;它给了我以下输出: conda 安装 tensorflow-gpu收集包元数据(current_repodata.json):完成解决环境:完成##套餐计划##环境位置:/home/psychotechnopath/anaconda3/envs/DeepLearning3.6添加/更新规格:-张量流GPU将下载以下软件包:包装 |建造
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我已经搜索了很多地方,但我得到的只是如何安装它,而不是如何验证它是否已安装.我可以验证我的 NVIDIA 驱动程序已安装,并且 CUDA 已安装,但我不知道如何验证 CuDNN 已安装.非常感谢您的帮助,谢谢! 附言. 这是针对 caffe 实现的.目前,在没有启用 CuDNN 的情况下一切正常. 解决方案 安装 CuDNN 只需要将文件放在 CUDA 目录中.如果您在安装 caf
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在 ubuntu14.04 上,我使用带有 cudnn 的 pytorch.这个问题发生了: 回溯(最近一次调用最后一次):文件“main.py",第 58 行,在 中test_detect(test_loader, nod_net, get_pbb, bbox_result_path,config1,n_gpu=config_submit['n_gpu'])文件“/home/
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我已经花费了大量时间在堆栈溢出问题上进行挖掘并寻找答案,但一无所获 大家好, 我在上面运行带有 Keras 的 Tensorflow.我 90% 确定我安装了 Tensorflow GPU,有什么方法可以检查我安装的是哪个? 我试图从 Jupyter notebook 运行一些 CNN 模型,我注意到 Keras 在 CPU 上运行模型(检查任务管理器,CPU 处于 100%).
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我已在 Linux Ubuntu 16.04 上成功安装了 tensorflow (GPU) 并进行了一些小改动,以使其适用于新的 Ubuntu LTS 版本. 但是,我认为(谁知道为什么)我的 GPU 满足了大于 3.5 的计算能力的最低要求.情况并非如此,因为我的 GeForce 820M 只有 2.1.有没有办法让 tensorflow GPU 版本与我的 GPU 一起工作? 我
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当我通过 Conda 安装 tensorflow-gpu 时;它给了我以下输出: conda 安装 tensorflow-gpu收集包元数据(current_repodata.json):完成解决环境:完成##套餐计划##环境位置:/home/psychotechnopath/anaconda3/envs/DeepLearning3.6添加/更新规格:-张量流-GPU将下载以下软件包:包|建造-
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我注意到一些较新的 TensorFlow 版本与较旧的 CUDA 和 cuDNN 版本不兼容.是否存在兼容版本的概述甚至官方测试的组合列表?我在 TensorFlow 文档中找不到它. 解决方案 TL;DR) 请参阅此表:https://www.tensorflow.org/install/source#gpu 一般: 检查 CUDA 版本: cat/usr/local/cu
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在windows上,如何验证安装的CuDNN版本号? 当我搜索 Linux 机器的答案时,我发现了很多结果.似乎没有一种明确的方法可以找出为 Windows 安装的版本. 解决方案 转到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\include\ 打开 cudnn.h 定义 CUDNN_MAJOR 5
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我有一个 NVIDIA 2070 RTX GPU,我的操作系统是 Ubuntu20.04. 我已经用 conda 安装了 tensorflow-gpu 包.我未安装了 CUDA-toolkit 我相信它还会从 CUDA-toolkit 安装所需的库以使用 gpu-acceleration,因为 conda install tensorflow-gpu 给出了以下内容将要安装的软件包列表:
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我们是否特别需要用于 TensorFlow 的 cuDNN v5.1(按照建议),或者最新版本 (v6.0) 是否也能正常工作?cuDNN 版本是否有向后兼容性? 解决方案 不,最新的 1.2 版本不支持 cuDNN 6.0.但还是有希望的:官方发行说明告诉了以下内容: TensorFlow 1.2 可能是我们最后一次使用 cuDNN 5.1 构建.开始使用 TensorFlow 1
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Tensorflow 刚刚发布了 Windows 支持.我安装了 gpu 版本和 CUDA 8.0 和 python 3.5.但是,在导入 tensorflow 后,出现以下错误: >>>导入张量流我c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loade
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我的测试: 将 tensorflow 导入为 tfhello = tf.constant('你好,TensorFlow!')sess = tf.Session()` 错误: c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_driver.cc:405] 调用 cuInit 失败:CUDA_ERROR_N
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我在配备 GeForce GT 750M 的 Macbook Pro 上安装了 tensorflow 1.0.1 GPU 版本.还安装了 CUDA 8.0.71 和 cuDNN 5.1.我正在运行一个 tf 代码,它可以在非 CPU tensorflow 上正常工作,但在 GPU 版本上,我收到此错误(有时它也可以工作): 名称:GeForce GT 750M主要:3 次要:0 memoryCl
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我已经在我的机器上安装了 Theano 框架并启用了 CUDA,但是当我在我的 python 控制台中“导入 theano"时,我收到以下消息: >>>进口theano使用 GPU 设备 0:GeForce GTX 950(CNMeM 已禁用,CuDNN 不可用) 既然“CuDNN 不可用",我从 Nvidia 网站下载了 cuDnn.我还在环境中更新了“路径",并在“.theanorc.
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我一直在尝试使用 Tensorflow GPU,但显然,Tersorflow 无法识别我的 GPU. 当我跑步时: from tensorflow.python.client import device_lib打印(device_lib.list_local_devices()) 作为输出,只显示我的 CPU.我已经检查了所有版本的所有内容,它们似乎兼容.我有带有 CUDA Toolki
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我正在Windows 10上的GTX 1070上运行keras神经网络训练和预测.大多数情况下,它运行正常,但有时会抱怨 E c:\ tf_jenkins \ home \ workspace \ release-win \ device \ gpu \ os \ windows \ tensorflow \ stream_executor \ cuda \ cuda_dnn.cc:359]无
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Traceback(最近一次通话最近):_do_call中的文件"/home/alex/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py",第1322行返回fn(* args)_run_fn中的第1307行,文件"/home/alex/anaconda3/envs/t
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我一直在尝试为指示安装TensorFlow的CUDA和cuDNN.TensorFlow页面.一切正常,直到我执行以下操作: $ cp -r/usr/local/cuda/samples〜/cuda-samples$已推送〜/cuda-samples$使 然后我得到以下错误: clang ++ -rpath/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/lib -L /Deve
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