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我正在尝试使用Super-SloMo将视频转换为高FPS镜头 https://www.youtube.com/watch?v=mXwXtIiOjRA&t=329s 当我在Anaconda Prompt中运行此进程时，它在大约30秒后停止，并显示如下 “运行错误：CUDA内存不足。已尝试分配754.00 MiB(GPU 0；2.00 GiB总容量；1.21 GiB已分配；144.74 MiB可用；
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我正在尝试培训一个网络，但我得到了， 我将我的批处理大小设置为300，我得到了这个错误，但即使我将它减少到100，我仍然得到这个错误，更令人沮丧的是，对于在~1200个图像上运行10个纪元，它需要大约40分钟，任何建议是哪里出了问题，以及我如何加快这个过程！ 任何提示都将是非常有帮助的，提前谢谢。 -----------------------------------------------
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我在一台配备A100图形处理器的服务器上运行。在服务器重置后尝试运行TensorFlow代码时，TensorFlow无法识别GPU。运行tf.config.list_physical_devices('GPU')生成CUDA_ERROR_NOT_INITIALIZED： 2021-09-09 07:41:42.956917: I tensorflow/stream_executor/plat
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更新：NVIDIA驱动程序版本510不再出现此问题。 我在Wayland上运行的是Android Studio 2020.3.1，我使用的是专有的NVIDIA驱动程序版本495，它允许我使用Wayland的常规GBM实现，而不是the especially tailored EGL version。 我的问题是，每次我尝试通过AVD管理器启动Android模拟器(AVD)时，几秒钟后都
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我正尝试在带有NVIDIA GTX图形处理器的Media Foundation中使用硬件加速编码。 虽然我可以看到注册了Quick Sync的MFT(适用于我的i7)，但我看不到Nvidia的MFT。我也可以看到一个通用的Microsoft H.64编码器MFT，但这似乎只是软件和同步。 如果我选择Microsoft Encode One，并尝试硬件加速它(通过传递d3D设备并为其分配一个直接的
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我发现了很多问这个问题的问题，但其中一些解释很难理解，我也不能完全理解如何有效地解压缩文件的概念。 我发现了这些相关的问题： Huffman code with lookup table How to decode huffman code quickly? 但是我不能理解这个解释。我知道如何定期对霍夫曼树进行编码和解码。现在，在我的压缩程序中，我可以将以下任何信息写入文件 符号 霍夫曼代码
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我有一台配备了NVIDA GTX 1050Ti GPU(计算能力6.1)的计算机，正在尝试在我用CUDA 11.4构建的程序中分析一个内核。我的操作系统发行版是Devuan GNU/Linux 4 Chimaera(~=Debian 11 Bullseye)。 NSight Compute启动我的程序，并在API调用后向我显示API调用，但当我到达第一次启动内核时，它在API调用清单的详细信
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CMake的较新版本(3.18及更高版本)了解CUDA代码编译所针对的CUDA体系结构的选择。目标具有CUDA_ARCHITECTURES属性，当设置该属性时，将为您生成适当的-gencode arch=whatever,code=whatever编译选项。如果您不设置此值，您甚至会收到警告： CMake Error in CMakeLists.txt: CUDA_ARCHITECTUR
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无法加载库cudnn_ops_info64_8.dll。错误代码126请确保cudnn_ops_info64_8.dll位于库路径中。 我试着在网上搜索，但几个小时过去了，我什么也找不到。我真的很感激任何人分享他的想法。我正在尝试运行ai-Benchmark库，该库针对流行的数据集对GPU的性能进行内部测试。(见图) 推荐答案 您应该已经下载了CUDA压缩文件。转到该文件，将其解压缩，
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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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我下载了CUDA 6.0 RC，并在我的应用程序中使用cudaMalLocManaged测试了新的统一内存。但我发现这个内核变慢了。 使用cudaMalloc后跟cudaMemcpy比使用cudaMallocManaged(~0.63)更快(~0.56)。这是预期的吗？ 其中一位website声称cudaMallocManged是为了“更快地对Cuda内核进行原型设计”，所以我在想，从
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我正在开发一个CUDA内核来计算图像的直方图(NVIDIA GTX 480)。我注意到，使用Cuda剖析器发现了82.2%的分支分歧。分析器将以下函数指示为分歧的来源，该函数位于名为DEVICE_Functions.h的文件中(尤其是包含RETURN语句的那一行)。 static __forceinline__ unsigned int __uAtomicAdd(unsigned int *
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我有一个电子回忆录(https://github.com/MartinBarker/RenderTune)，当运行命令提示符时，它在Windows10上运行得很好。几个月后，我回到了一台安装了NVIDIA图形处理器的全新Windows 10机器上，电子应用程序在启动时在窗口中打印了一个错误： Uncaught TypeError: Cannot read properties of unde
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在Noise2Noise、StyleGAN等NVLabs著名的项目中有一个特殊的统一库dnnlib，看起来这个库是为解析和简单配置而生的，但它也参与了TensorFlow会话的创建和管理。提到的项目得到了很好的评论，但从这一点来看，很难在单边或宠物项目中使用一些部件，比如这个库。除Github上的代码外，是否有其他特殊文档？ 推荐答案 我也找了一会儿。除了代码/注释/文档字符串本身之外
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在(动态)将CUDA代码编译为PTX时，您可以传递--generate-line-info命令行参数，并在PTX中获得一组.loc条目，它们将PTX位置与源文件位置相关联。 在NVIDIA平台上将OpenCL代码编译成PTX(clBuildProgram)时也有这样的功能吗？ 推荐答案 尝试-nv-line-info。我找不到它的文档，但是编译器接受它并生成您想要的东西。 值得注
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CUDA 3.0工具包文档listedNVIDIA的OpenCL编译器接受几个标志，作为OpenCL标准要求之外的扩展： 选项 说明 -cl-nv-maxrregcount 最多注册一个内核(或设备函数？)可以使用)；作为--maxrregcount传递给ptxas -cl-nv-opt-level 代码优化级别。 -cl-nv-verbose 启用详细模式。 但
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我使用的是python:3.7.4-slim-buster驳接图像，无法更改它。 我想知道如何在上面使用我的nVidia GPU。 我通常使用tensorflow/tensorflow:1.14.0-gpu-py3，使用简单的--runtime=nvidiaintdocker run命令一切正常，但现在我有这个限制。 我认为这种类型的镜像上没有快捷方式，所以我按照这个指南https:/
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我使用的是带有NVIDIA GeForce GPU的远程工作站，编译并执行后，当我尝试评测时，屏幕上会显示此信息 这是我运行nvidia-smi时的输出 #include #include #include __global__ void matrixInit(double *matrix, int width, int hei
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这里是一个demo.cu目标是从GPU设备打印f： #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include __global__ void hello_cuda() { printf("hello from GPU "); } int main() {
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短版 如何自动更改多个显示设置?NVIDIA，3 个显示器(2 个 DVI 和 1 个 HDMI)，GPU 仅支持 2 个有源显示器. 加长版 所以我有一个 NVIDIA GeForce GTX 560 Ti 可以同时运行两个显示器.它有两个 DVI 连接和一个 HDMI.我经常更换使用我的两台台式机显示器，而只使用 HDMI 连接一台台式机显示器和我的电视. 我想使用批处
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