关于为 theano 设置 GPU
我在home/.theanorc下配置GPU如下 bash-4.1$ cat .theanorc[全球的]浮动X = 浮动32设备 = gpu0[库]cnem = 1 运行程序出现如下警告信息，如何解决这个问题? python train.py使用 Theano 后端.警告 (theano.sandbox.cuda):cuda 后端已弃用，将在下一个版本 (v0.10) 中删除.请切换到 g
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Python命名实体识别错误：IndexError：列表索引超出范围
嗨，我是python的新手，并尝试运行脚本（ https://github.com/detuvoldo/tagger ），因为我使用的是Windows 10，所以替换了utils.py中的2行，并且存在一些与路径相关的问题。 models_path = u“ \？\\” + os.path.abspath（u“ .\\models”） eval_path = os.path.abspat
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如何通过Theano使Keras能够利用多个GPU
设置: 使用具有Nvidia GPU的Amazon Linux系统 我正在使用Keras 1.0.1 运行Theano v0.8.2后端 使用CUDA和CuDNN THEANO_FLAGS ="device = gpu，floatX = float32，lib.cnmem = 1" 一切正常，但是当我增加批次大小以加快训练速度时，大型模型上的视频内存就用完了.我认为迁移到4 G
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无需根访问权限即可为Theano安装cuDNN
我可以在没有root访问权限的情况下在本地安装 cuDNN 吗? 我无权访问正在使用的linux计算机(发行版为openSuse)，但是我已经安装了CUDA 7.5. 我正在使用Theano，我需要cuDNN来提高GPU上的运算速度. 我从Nvidia下载了cudnn-7.5-linux-x64-v5.1，按照说明，我需要将CuDNN存档内容复制到CUDA安装文件夹，即(cuda
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