cudnn

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나는 CUDA 7.5가있는 서버를 사용합니다. 그러나 서버에는 CUDNN이 필요하지 않습니다. 우분투 14.04의 모든 응용 프로그램을 사용하려면 CUDNN을 설치하고 루트 액세스없이 CUDA를 사용하여 모든 연결을 설정할 수 있습니까? 이 페이지에서 Installing cuDNN for Theano without root access 솔루션을 구현했지만

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cuDNN 오류 Kepler GPU의 ARCH_MISMATCH

그냥 Alea TK 샘플을 실행 중입니다. 내가 cuDNN을 활성화하지 않으면, cuDNN에 의존하는 Pooling2D를 사용하므로 CNN을 제외하고는 작동합니다. 지금은 (app.config를 통해) cuDNN을 활성화하면 Context.GpuContext(0)을 호출하자마자이 오류 [cuDNN Error] ARCH_MISMATCH이 발생합니다. cuDN

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TensorFlow : 메모리 부족으로 16.0KiB를 할당하려고합니다.

교육 스크립트를 실행하면 GPU 최적화 우분투 컴퓨터에서 메모리 오류가 발생합니다. 컴퓨터가 알고리즘을 실행할 수있는 충분한 메모리를 가지고 있기 때문에 오류는 의심스러워 보입니다. TensorFlow: Ran out of memory trying to allocate 16.0KiB 메모리 상태 : 오류와 $ free -m total use

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Tensorflow 웹 사이트에서 문제를 신고하는 방법은 무엇입니까?

Tensorflow 웹 사이트에서 문제를 신고하려면 어떻게해야합니까? API에 대해 말하는 것이 아니라 다른 모든 것, 예 : 설치 지침 및 자습서. 예를 들어 설치 지침에 따르면 Python 3.5 용 Tensorflow와 GPU에는 CuDNN v5가 필요하지만 CuDNN v5에서는 작동하지 않으며 CuDNN v5.1이 필요합니다. 감사합니다.

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Tensorflow의 GPU 설치 내가 tensorflow의 GPU 버전을 설치했지만 내가하려고 할 때 그것을 가져

우분투 16.04 오류 (libcuda.so 찾을 수 없음) 나는 다음과 같은 오류 메시지가 얻을 : I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loa

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tensorflow에 대한 cuda 8.0 지원과 함께 cudnn5.1을 설치하는 방법은 무엇입니까?

cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 파일을 찾을 수 없습니다. 다운로드 링크에는 .deb 파일 만 있고 sudo dpkg -i/path/to/deb/file을 사용하여 설치하면 libcudnn.so.5.1.5 파일이 있고 헤더 (cudnn.h)는 없습니다. .so 및 .h 파일이 모두있는 .tgz 파일은 어디서 구할 수 있습니까? libcu

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OS X에서 CUDA 연결 오류가 발생했습니다.

TensorFlow 페이지에서 TensorFlow 용 CUDA 및 cuDNN을 instructed으로 설치하려고했습니다. $ cp -r /usr/local/cuda/samples ~/cuda-samples $ pushd ~/cuda-samples $ make 난 후 다음과 같은 오류가 발생합니다 : : 물론 clang++ -rpath /Develop

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Theano가 GPU를 찾을 수 없음 - 우분투 16.04

WARNING (theano.sandbox.cuda): CUDA is installed, but device gpu is not available (error: cuda unavailable) 샘플 Theano 프로그램을 실행하려고하면이 오류가 발생합니다. 나는이 thread에 제공된 모든 제안 된 수정을 시도했다. nvcc --version 출력 : nv

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Tensorflow의 CUDNN convolutionBackwardFilter에 해당하는 항목은 무엇입니까?

Tensorflow에서 CUDNN을 사용하는 일부 코드를 이식하려고합니다. 그것의 대부분은 아주 쉽게 포트,하지만 나는 Tensorflow에 cudnnConvolutionBackwardFilter를 포팅하는 문제가 있습니다. conv2d과 conv2d_transpose을 사용해 보았지만이 구성에는 아무 것도 작동하지 않았습니다. 즉, 입력이 [N, V, V

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Titan X Pascal이 VGG16에서 벤치 마크보다 내 컴퓨터에서 훨씬 느림

우분투 14.04에서 Titan X Pascal, Intel i5-6600, 16GB RAM 및 torch7을 사용하고 있습니다. Nvidia 드라이버 버전은 375.20, CUDA 툴킷 8.0 및 cuDNN v5.1입니다. Caffe (loadcaffe를 통해 가져옴)의 동일한 VGG16 네트워크에서 in this Benchmark과 동일한 테스트를 수행