我正在使用下面的测试代码，利用ArrayFire库。
void test_seq(const array& input, array& output, const int N)
{
array test = seq(0,N-1);
output = input;
}
(for the moment `array test` has no role)
double2* test_CPU; test_CPU=(double2*)malloc(10*siz
浏览 5提问于2013-02-28得票数 1
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我可以在Linux内核中使用OpenGL吗？也就是说，我希望提高一些代码的性能，所以使用GPU将有利于另一个驱动程序。可以肯定的是，GPU将固定在为其构建此内核的机器上。
很抱歉，如果我听起来很天真，我只是想暂时了解一下大体情况。
谢谢!
浏览 6提问于2011-02-25得票数 9
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我热衷于为基于Linux的系统编写一个“模拟GPU驱动程序”。我的意思是，我只是想编写一个驱动程序(显然是在X服务器后面)，用一些调试消息来响应X的API调用。
换句话说，我想愚弄Linux，让它拥有一个实际的GPU。所以我可以在基于控制台的系统中做一个GUI加速包的测试床。
现在，如果我在基于Linux控制台的系统中执行GUI加速包，它就会因为缺少真正的GPU (或者更好的GPU驱动程序)而死亡。
所以我想知道：
有可能吗？(编写一个GPU驱动程序来愚弄Linux，让它知道是否有一个实际的GPU)
在代码中弄脏我的手之前，您推荐使用哪些资源？
网络上有类似的项目吗？
PS
浏览 9提问于2012-07-26得票数 1
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我是Linux的新手，正在尝试在Linux上安装OpenCV。我一步一步地按照链接中给出的文档进行操作，但最后还是找不到./cxcoretest这样的东西。如果给出的指南不一致，请告诉我。我认为很多人在他们的系统上安装opencv时都会遇到问题(特别是初学linux的人)。如果有人能为opencv编写好的安装指南，并牢记学习者，这将会有很大的帮助。
这是我的bin文件夹的"ls“
3calibration laplace
adaptiveskindetector latentsvmdetect
bagofwords_c
浏览 1提问于2012-02-24得票数 2
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我知道在安装tensorflow时，你要么安装GPU版本，要么安装CPU版本。如何检查安装了哪一个(我使用的是linux)。
如果安装了GPU版本，如果GPU不可用，它会自动在CPU上运行还是会抛出错误？如果GPU可用，您是否需要设置特定的字段或值以确保它在GPU上运行？
浏览 6提问于2017-07-13得票数 60
1回答
嗨，我正在读张量流的，我想知道gpu的精确性能是否是张量流中的一个因素。例如，给了一台有两张卡片的机器，
游戏gpu
+
工作站gpu
是否有任何能提供工作站卡更高精度性能的实现可以克服时钟速度较慢的问题？
我不确定这些情况是否会存在于渐变、体面或网络性能的背景下，在训练后还是在其他地方，但我想了解更多关于这个主题的信息！
提前谢谢。
浏览 0提问于2018-06-26得票数 5
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有没有人能帮我解释一下为什么下面的代码会导致分段错误？同样，谁能帮助我理解为什么用两行标记为“不好”的行替换两行标记为“好”的行不会导致分段错误？
请注意，seg故障似乎发生在cudaMalloc行；如果我注释掉它，我也看不到分段故障。这些分配似乎是相互踩在一起的，但我不明白是怎么回事。
代码的目的是设置三个结构:主机上的h_P，其将由设备上的CPU例程d_P填充，其将由主机上的GPU例程h_P_copy填充，其将通过将GPU数据结构复制回来来填充。
这样，我就可以验证正确的行为，并对其中一个进行基准测试。
实际上，所有这些都是四维数组。
(如果重要的话，问题中的卡是GTX 580，在SUSE
浏览 0提问于2013-06-20得票数 1
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我可能遗漏了一些显而易见的东西，但我正在试验，并得到了一些奇怪的结果。我只是想确保我没有做一些明显的愚蠢的事情(这很可能)。
不确定这是否与我正在做的事情有关，或者使用gpu.js使用WebGL执行计算的方式。
我创建了一个新的GPU和新内核：
const gpu = new GPU();
const test = gpu.createKernel(function () {
return 255 +
(255 * 256) +
(255 * 256 * 256) +
(255 * 256 * 256 * 256);
}).se
浏览 4提问于2017-09-04得票数 3
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我正在运行Ubuntu20.04.3LTS，昨天我使用了Nvidia GPU。然后我安装了imagemagick (只有新的安装，尽管这可能包括依赖项)，重新启动我的PC，现在我无法使用我的GPU。Nvidia-smi命令返回
NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
有人知道在安装时ImageMagick的设置可能会自动更改以导致此问题吗？
浏览 0提问于2022-01-19得票数 1
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我正在训练一个卷积式自动编码器，并注意到这一警告：
Tensorflow: 2.5-gpu from pip
Driver: 460.80
cuda: 11.2.2
cudnn: 8.1.1
XLA: Yes
Mixed precision: Yes
26/27 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.0554 - pre_dense_out_loss: 0.9997 - de_conv1dtranspose_out_loss: 0.55782021-06-05 21:28:17.678118: E tensorflow/
浏览 4提问于2021-06-05得票数 1
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GPU上的整数计算
、、、
对于我的工作来说，做整数计算特别有趣，这显然不是GPU的用途。我的问题是:现代GPU支持高效的整数运算吗？我意识到这对我来说应该很容易弄清楚，但我发现了相互矛盾的答案(例如和)，所以我认为最好问一下。
另外，在GPU上有没有针对任意精度整数的库/技术？
浏览 2提问于2010-12-06得票数 23
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OpenGL片段着色器:在"1个通道的4次“和"4个通道的1次”之间的计算时间有多大差异？
例如，我每次可以通过1个通道进行计算，并且我可以进行4次。
或者我可以把所有的日期放在4个频道中，然后做一次。
要考虑的一些事情：(a)一个碎片着色器加载的一些重载，(b) 1个通道的纹理获取时间几乎等于4个通道的纹理获取时间？与着色器中的一次倍增相比，纹理fetech的时间是多少？如果纹理fetech的时间不多，计算步骤多(涉及许多乘法、加法等)，那么我们就不需要太多地考虑纹理fetech的时间。
(c) 4次float a* float a和1次vec4(a，a) * vec4(a，
浏览 1提问于2015-03-08得票数 0
我有一个linux机箱，连接在我的CUDA机器上--里面有3张GPU卡。
我所有的开发都是在OSX笔记本电脑上完成的。
我应该如何设置我的开发周期，在我的笔记本电脑上进行开发并部署到LINUX盒中？
我选择的IDE是eclipse，作为备份，我使用vi。
谢谢。
浏览 2提问于2012-11-12得票数 0
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我在GPU上做了一系列的计算，这需要足够好的精度，但是我的精度似乎比在CPU上使用浮点数要低得多。
首先，当我在浮动缓冲区中加载0.01值时，它将作为0.009995加载到着色器中。为什么会这样呢？我认为0.01是浮动向量的取值范围(使用金属可用的simd库)。
然后，当做这样一个简单的操作时，精度会明显地变差：
simd::float4 p = simd::float4 { -0.04, -0.07, 0, 1 };
simd::float4 v = myMatrix * p;
v *= 1.0 / v.w;
示例中的p是我在CPU测试中所期望和使用的；在GPU上，它被计算为{ -0.039
浏览 0提问于2015-08-22得票数 1
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当我们关心速度的时候，GPU比CPU好得多。。
但是，如果我在GPU上训练一个模型，然后在CPU上部署同样经过训练的模型(不使用量化技术)，这会影响我的模型的准确性吗？同一模型在CPU上的精度会下降吗？
我的直觉说，GPU和CPU之间的关系，如果涉及到精度，就不应该有任何区别。
但我有一点怀疑，GPU和CPU内部处理信息的方式各不相同。他们都有不同的建筑。当模型在GPU上进行训练时，在CPU上训练时是否会发生完全相同的处理方式，但速度要慢得多呢？我不关心训练时的准确性，但如果一个模型是在GPU上训练的，它在CPU上的性能是否完全相同？
浏览 0提问于2021-05-27得票数 0
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我正在尝试使用FPGA/GPU来加速我的任何软件。在这两个中选择，我有点迷惑。哪些领域适合FPGA，哪些领域适合GPU (如图像处理适合GPU)。此外，知道哪些区域可以加速20倍以上也是很好的。我对GPU更感兴趣，因为与FPGA相比，GPU更便宜，编程更容易
浏览 0提问于2015-03-02得票数 0
我正在尝试将带有gpu支持的tensorflow安装到conda环境中
我使用以下命令：
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
当我查看安装在conda列表中的软件包时，我最终得到了一个名为tensorflow-gpu的包。
您甚至不能导入这个包，因为它中有一个“-”。
我怎样才能把名字改成“tensorflow”呢？
编辑:我现在在想，这一定还有更多
浏览 0提问于2017-05-06得票数 3
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在主TensorFlow网站上，必须特别启用gpu：
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled:
$ sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.7.1-cp34-none-linux_x86_64.whl
在anaconda网站上，您只需安装张量流，但没有指示这是GPU版本还是CPU版本：
conda install -c https://conda.anaconda.org/jjhelmus tensorflow
运行
浏览 5提问于2016-04-09得票数 4
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我做了很多工作，但我不确定一切是否还好。
nvidia-smi
Sun May 21 11:29:57 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 375.39 Driver Version: 375.39 |
|-------------------------------+----------------------+--------------------
浏览 0提问于2017-05-21得票数 37
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我已经在Linux上玩了一段时间了，最近我决定尝试在我的Windows桌面上使用我的GPU运行更多的脚本。自从尝试之后，我注意到在相同的脚本上，我的GPU执行时间和我的CPU执行时间之间存在着巨大的性能差异，因此我的GPU比CPU慢得多。为了说明这一点，我只是在这里找到了一个教程程序()
import torch
import datetime
print(torch.__version__)
dtype = torch.double
#device = torch.device("cpu")
device = torch.device("cuda:0")
浏览 0提问于2018-09-22得票数 3
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我有一个擎天柱笔记本(意思是它有两个显卡；一个集成和一个离散(专用))。它们都支持Vulkan，我可以在代码中单独使用它们。但是有一个问题，我不能在同一个程序中列出或使用它们。在运行我的代码之前，我必须选择它在哪个GPU上运行(在Windows上，右键单击与图形处理器一起运行的"myProgram.exe“->，在Linux：./"myProgram”上运行集成的GPU，在primusrun ./"myProgram“上运行离散的GPU)，并且它只检测到我在上面运行的GPU，即使这两个GPU同时处于活动状态。
我的GPU是Intel UHD Graphics 63
浏览 3提问于2018-12-26得票数 0
新手问题。我正在读一本非常好的书。当我尝试使用Marshal一节中的magic_copy示例时，我更接近浏览器而不是终端，所以我在ocsigen的中尝试了一下，我很惊讶地得到了结果：
(* js_of_ocaml *)
# let ora_magic_copy a =
let s = Marshal.to_string a [Marshal.Closures] in
Marshal.from_string s 0;;
val ora_magic_copy : 'a -> 'b = <fun>
# (ora_magic_copy 2 : fl
浏览 5提问于2012-09-10得票数 7
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我用来加速在GPU上训练神经网络的计算速度。我得到了想要的加速比，但是我有点担心numpy (cpu)和gnumpy (gpu)结果的不同。
我有下面的测试脚本来说明这个问题：
import gnumpy as gpu
import numpy as np
n = 400
a = np.random.uniform(low=0., high=1., size=(n, n)).astype(np.float32)
b = np.random.uniform(low=0., high=1., size=(n, n)).astype(np.float32)
ga = gpu.garray(a)
浏览 3提问于2014-01-09得票数 14
我刚刚安装了python 3.8.2，使用pip安装了tensorflow-gpu。它安装了v2.2.0-rc3。一切正常，它加载，报告它的版本，并找到并正确识别系统上的GPU。 我通过pip安装并运行ai-benchmark，发现推理分数没有变化，但训练分数比我之前使用python 3.7.6/TF-2.0测试的分数低46%。我使用的是cuda 10.1，cudn10.1-linux-x64-v7.6.5.32。 有没有人看到过类似的行为或有什么建议？
浏览 8提问于2020-04-29得票数 0
我想在linux上为gpu安装0.10.0。在tensorflow页面中，它展示了如何安装0.11。
我尝试将0.11替换为0.10，如下所示：
而不是
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0rc1-cp27-
浏览 4提问于2016-10-29得票数 0
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目前，我无法开始使用Claymores软件进行挖掘。我完全遵循了CryptoBadgers指南：
http://www.cryptobadger.com/2017/04/build-ethereum-mining-rig-linux/
当我试图通过键入以下命令启动我的矿工时，我一直会收到这个错误。
./miner.sh
ETH: 1 pool is specified
Main Ethereum pool is us1.ethermine.org:4444
Catalyst 15.12 is REQUIRED for best performance and compatibility
F
浏览 0提问于2017-06-22得票数 1
1回答
我正在创建一个调用Nvidia的求和减少内核(reduction6)的例程，但是当我比较CPU和GPU之间的结果时，会得到一个随着向量大小增加而增加的错误，所以：
CPU和GPU的减少都是浮点数
Size: 1024 (Blocks : 1, Threads : 512)
Reduction on CPU: 508.1255188
Reduction on GPU: 508.1254883
Error: 6.0059137e-06
Size: 16384 (Blocks : 8, Threads : 1024)
Reduction on CPU: 4971.3193359
浏览 2提问于2013-02-28得票数 2
1回答
我正在为我的应用程序开发一个单元测试，但我面临着一个我不明白的奇怪问题。
守则是：
double res = BytesTool::convertSize(1, BytesTool::Byte, BytesTool::KiloByte);
double tmp = pow((double)1000, -1);
QVERIFY(res == tmp);
我正在用gcc (主机64位)从Linux机器(主机64位)编译Linux64bit，并与Linux的mingw32编译器交叉编译Windows32bit。
该程序在调试和发布模式下运行良好(断言成功)。对于Windows版本，它在调试版本中工作
浏览 4提问于2014-03-03得票数 10
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发行：
我试着用我的显卡做一些计算使用cudafy.net。我现在已经运行了两个版本的内核，并且我总是在特定的时间间隔中得到一个错误，即数组中的第二个位置是0.0，但是应该更大一些。下面是GPU返回的值与正确值的表。注意:我读过比较浮点数并不理想，但是当我应该得到6.34419e17这样大的东西时，得到0.0似乎是错误的。
I GPU Correct Value
16,777,217 0.0 6.34419E17
16,777,219 0.0 6.34419E17
... ... .....
从快速扫描它
浏览 0提问于2013-07-03得票数 1
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我使用来运行LSTM神经网络。
我已经开始训练神经网络，我发现它太慢了。它几乎比CPU训练慢三倍。
CPU perfomance:每周期8 min；
GPU perfomance:每小时26 min。
在此之后，我决定在中找到答案，我应用了一个CuDNNLSTM (它只运行在GPU上)，而不是LSTM。
因此，GPU的性能仅为1 min /a的，模型的准确性下降了3%。
问题：
1)有人知道为什么在经典的LSTM层中GPU的工作速度比CPU慢吗？我不明白为何会出现这种情况。
2)为什么当我使用CuDNNLSTM而不是LSTM时，训练速度更快，模型的准确性降低？
P.S.：
My
浏览 1提问于2018-09-24得票数 10
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在运行sudo sh VBoxLinuxAdditions.run时，我在debian测试中得到了内核4.16的以下错误：
tmp/vbox.0/vbox_ttm.c: In function ‘vbox_bo_move’:
/tmp/vbox.0/vbox_ttm.c:208:29: error: incompatible type for argument 2 of ‘ttm_bo_move_memcpy’
r = ttm_bo_move_memcpy(bo, interruptible, no_wait_gpu, new_mem);
浏览 0提问于2018-05-11得票数 0
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我的GPU是英特尔高清4400，当我的操作系统赢了10，我可以玩这个游戏，但我不能在linux 16.04 TS上玩。有人知道怎么修吗？谢谢。
浏览 0提问于2017-01-02得票数 0
1回答
在我熟悉Python (numba )中的CUDA期间，我实现了矩阵提供方法：
就用numpy.dot()
基于numpy.dot()的Strassen算法
GPU上的块方法
GPU上的Strassen算法
所以我对两种类型的数据进行了测试：
numpy.random.randint(0, 5, (N, N)) # with int32 elements
numpy.random.random((N, N)) # with float64 elements
对于int32，我获得了预期的结果，其中我的GPU算法的性能优于numpy的CPU：
浏览 5提问于2015-04-29得票数 5
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我一直在努力让tf/keras与CUDA一起工作。我相信CUDA和Nvidia驱动程序安装在我的Linux/ubuntu盒上是正确的，因为
，，我的茱莉亚可以使用GPU，绝对没有问题。如果tf/keras能像朱莉娅那样对GPU有如此好的配置，那就太好了。。
当我运行nvidia-smi时，我得到了
NVIDIA-SMI 470.103.01驱动程序版本: 470.103.01 CUDA版本: 11.4 \ GPU名称持久性-M\x总线-Id Disp.A易失性\ Uncorr。ECC _x
我为cuda安装了python工具，包括
库达图尔基特
但是当我运行python并要求告诉我我得到的GP
浏览 7提问于2022-03-14得票数 0
1回答
在我的工作中，我在沙箱上安装了anaconda，并尝试安装tensorflow。我在命令下运行，遇到了问题。
(venv) [root@box4 venv]# pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
Collecting tensorflow-gpu==1.4.0 from https://storage.googleapis.com/tensorflo
浏览 4提问于2017-11-11得票数 0
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看玻璃是一个开放源码的应用程序，它允许使用配置了通通GPU的KVM，而无需附加物理监视器、键盘或鼠标。
在查找眼镜术语中，主机软件是运行在VM来宾(使用GPU的VM )中的外观玻璃的术语。客户端软件是在Linux主机上运行的部分的术语，显示呈现的帧。
“外观眼镜”主机目前仅限于Windows，它涵盖了主要的用例:在Windows中运行只使用Windows的GPU重型软件，在Linux主机上显示结果。
我有一个稍微不同的用例:我将我的增强器无头GPU从Linux主机传递到Linux来宾。对于基于OpenCL或CUDA等的GPU计算，它的工作原理很好。我还希望能够在Linux来宾上运行3D软件，并
浏览 0提问于2021-02-04得票数 1
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CPU: i7-9750 @2.6GHz (带有16G DDR4 Ram)；GPU: Nvidia Geforce GTX 1600 TI (6G)；OS: Windows 10-64位
我试着看看GPU和CPU相比做基本矩阵操作的速度有多快，我基本上遵循了这个。下面是我的超级简单代码
import numpy as np
import cupy as cp
import time
### Numpy and CPU
s = time.time()
A = np.random.random([10000,10000]); B = np.random.random([10000,10000])
浏览 1提问于2020-10-18得票数 2
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我理解Tensorflow需要(对于GPU计算)一个具有Nvidia计算能力的GPU >= 3.0。有许多这样的GPU可供选择。面向游戏的GPU，例如GeForce模型，要比面向计算的GPU(如Tesla )便宜得多。我有限的理解是，面向计算的模型可能缺少视频输出(不需要计算)，而游戏模型可能正在做32位的数学运算，而不是64位。假设Tensorflow使用(或更喜欢)64位，这是否意味着如果与Tensorflow一起使用，游戏模型将无法工作或产生不足的结果？在选择与Tensorflow一起使用的GPU时，应该寻找哪些属性？
浏览 5提问于2016-03-31得票数 6
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我目前正在寻找一个软件框架，我的项目涉及GPU板和图形测试。
我的项目是找到一个软件框架，可以在GPU上远程运行图形测试并实现自动化。基本上，我有5个独立的图形测试(它们是我的目录中的Linux脚本，我只是通过命令行执行)，运行我的计算机，GPU板是通过USB端口连接的。
我SSH在使用Putty和连接通过串口(即连接到GPU板)手动运行每个测试10分钟。当我终止测试时，它将每秒在命令行上向我返回帧。我要找的是一种自动化的方法。
我需要从另一台机器远程运行这5个单独的测试，并且能够在一定时间内连续运行所有5个测试，而不必手动运行每个测试。这意味着我需要启动脚本，并让它以每秒的速度返回每个测试的
浏览 0提问于2014-06-16得票数 3
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有许多帖子解释如何启用DPM (动态电源管理)功能的AMD GPU。我需要做一些测试，并要求禁用它，但我不确定如何。
对于Radeon驱动程序，我读到它需要修改/etc/default/grub，通过设置
GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash radeon.dpm=1".
可能听起来很明显，但是AMDGPU这样做是否就足够了呢？
GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash amdgpu.dpm=0"
浏览 0提问于2017-02-03得票数 7
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背景:我是一名3D艺术家(作为业余爱好)，最近开始使用Ubuntu12.04LTS作为Windows 7的双引导。它运行在我全新的64位东芝笔记本电脑上，配有nVidia GeForce GT 540 M GPU (显卡)。不过，它还有Intel集成图形(我怀疑Ubuntu一直在使用它)。
因此，当我在Windows上将我的3D场景呈现给图像时，我可以选择使用我的CPU还是我的nVidia GPU (更快)。从3D应用程序中，我可以将GPU设置为使用CUDA或OpenCL。在Ubuntu中，没有GPU选项。
做了(做得太多了？)在研究Linux和nVidia擎天柱技术的问题时，我略显开明，但却
浏览 0提问于2012-05-04得票数 32
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我试着用多个GPUS训练我的模型。所以我运行cifar10_multi_gpu.py ()。
1.我的位置：
操作系统平台: Linux版本3.10.0-327.el7.x86_64
安装: pip安装-升级./tensorflow_gpu-1.0.0rc0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
Python版本:Python3.5.2
CUDA/cuDNN版本: cuda_8.0.61_375.26_linux.run /cudnn-8.0-Linux64-v5.1.tgz
2. GPU设置是正确的
将tensorflow作为tf导入
使用tf.device('
浏览 2提问于2017-08-12得票数 1
我知道一个操作系统的库可能会出现问题，比如Android和Ubuntu，但是一个或另一个操作系统的程序可以在不重新编译的情况下运行吗？
如果Linux操作系统仍然是Linux，那么它难道不能按预期工作吗？CPU\GPU不同的问题也有影响吗？
浏览 4提问于2013-10-04得票数 2
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我想这个问题以前一定有人问过，但我还没有找到答案。
我正在使用CentOS 7在服务器上训练神经网络，我使用的是Linux屏幕。在一个特定的屏幕上，我附加了4个GPU。我怀疑我的培训没有使用它们，但我不知道如何确定，因为我必须停止培训，以运行类似的nvidia-smi来获取有关GPU使用的信息。那么显然没有GPU被使用。我也不能在屏幕外运行这个命令。
我试着用nohup来训练，但是后来我很难结束训练，所以我在寻找其他的东西。
问:我如何确定在培训期间GPU的使用情况？
浏览 0提问于2020-09-14得票数 -1
我正在寻找一个图形卡工作良好(即有良好的性能)与开放源码驱动程序的一部分，Linux内核(4.2版)。我不需要怪物性能(对游戏一点也不感兴趣)，但至少桌面环境(GNOME )和浏览器中的WebGL应该能顺利工作。成本应该是100欧元或更少。
我已经做了很多研究，但现在又一次购买了一个显卡(Radeon 8350)，它展示了非常糟糕的性能(简单的WebGL基准上有8个FPS )和开源Radeon驱动程序。现在很容易找到与Linux兼容的GPU(这个是这样的)，但是在实践中，如果没有二进制blob，它仍然是不可用的。
我知道，凤凰社被认为是该主题的权威来源，但它们大多测试高端GPU，与专有驱动程序
浏览 0提问于2015-11-18得票数 19
我写了一个OpenCL函数来增加数组中的64位浮点值。但是CPU和GPU的结果是不同的。
import numpy as np
import pyopencl as cl
CL_INC = '''
__kernel void inc_f64(__global const double *a_g, __global double *res_g)
{
int gid = get_global_id(0);
res_g[gid] = a_g[gid] + 1.0;
}
'''
def test(dev_type):
ctx = cl
浏览 0提问于2018-06-07得票数 0
我正在运行一个google colab来探索自动编码器，以删除嘈杂的数据，但我一直收到来自TensorFlow的OOM错误。我的代码如下：
def denoising_autoencoder():
model = Sequential()
model.add(keras.layers.Input(shape=(420, 540, 1)))
model.add(keras.layers.Conv2D(48, (3, 3), activation='relu', padding='same'))
model.add(keras.layers.Conv
浏览 27提问于2021-03-08得票数 0
在Ubuntu20.04LTS (UEFI模式安装，NVIDIA GF GTX 1050)上，我无法恢复我的计算机在暂停后，我必须直接关闭它和重新启动。这是我的/etc/default/grub
GRUB_DEFAULT=0
GRUB_TIMEOUT_STYLE=hidden
GRUB_TIMEOUT=0
GRUB_DISTRIBUTOR=`lsb_release -i -s 2> /dev/null || echo Debian`
GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash"
GRUB_CMDLINE_LINUX="nouv
浏览 0提问于2021-05-03得票数 9
我试着运行tf.one_hot，得到CUDA_ERROR_LAUNCH_FAILED错误。详情如下：
样本代码：
import tensorflow as tf
idx_0 = tf.placeholder(tf.int64, [None])
mask = tf.one_hot(idx_0, 3, axis=-1)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
a = sess.run([mask],feed_dict={idx_0:[0,1,2]})
print(a)
预期结果：
[array([[ 1.,
浏览 5提问于2016-12-13得票数 3
我有一个游戏个人电脑，我主要用来编辑视频和图像的高质量。
规格：
CPU: AMD Ryzen 7 1700 8 cores, 16 threads.
RAM: 32 GB G Skill - 1466 MHz on dual channels. Latency: 16-18-18-38.
MOBO: MSI B350M PRO-VDH.
GPU: NVIDIA Geforce GTX 1070 Ti.
Disk drives: Samsung SSD and Seagate HDD.
我有一个外部声卡斯坦伯格UR242。声音情商也很重要。
我想在我的电脑上安装Linux。哪个Linux发行版
浏览 0提问于2018-09-20得票数 2
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