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나는 케라 1.1.0을 Theano 백엔드와 함께 사용하고 있습니다. keras를 가져 오기 전에 os.environ['THEANO_FLAGS'] = "device=gpu0" : GPU를 사용하기 위해 나는 같은 os.envorn을 설정합니다. keras를 가져 오면 다음 메시지가 나타납니다. Using gpu device 0: TITAN X (Pasc

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리소스를 완전히 활용하는 방법

Tensorflow를 사용하여 CIFAR-10 데이터 세트를 분류하기 위해 CNN을 교육하고 있습니다. AW32 p2.xlarge 인스턴스 (1 GPU, 4 vCPU, 61GB RAM)에서 06_CIFAR-10.ipynb Jupyter Notebook을 실행 중입니다. 나는 Ubuntu 14 Tensorflow AMI을 사용하여 그것을 설정했다. 교육에 시

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speed up up Haar Cascade 교육 과정

하얼 캐스케이드 교육에는 많은 시간이 소요되며 전체 교육 기간은 장비에 따라 다릅니다. 프로세스 속도 향상에 기여하는 팩터은 무엇입니까? RAM과 GPU가 더 필요합니까? haar cascade training은 tensorflow처럼 GPU를 지원합니까?

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CUDA에서 변수 할당 C++ - 장치 변수를 할당 할 수 없습니다.

GPU에서 필터가있는 .bmp 파일을 처리하려고합니다. 이를 위해 장치에 변수 d_bufferRGB를 할당하고 채울 필요가 있습니다. 하지만 그렇게하면 컴파일러에서 호스트에 정의되어 있고 "identifier d_bufferRGB is undefined"오류로 종료된다고 알려줍니다. load_BMP 및 save_BMP 함수는 완전히 작동합니다. d_buff

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높은 througput 스트림에 대한 예측 시간에 CUDA GPU 사용

우리는 사용자가 직면 한 구성 요소를 가진 Natural Language Processing 응용 프로그램을 개발하려고합니다. 사용자는 API를 통해 모델을 호출하고 결과를 다시 가져올 수 있습니다. 모델은 Theano가있는 Keras를 사용하여 사전 계산됩니다. 우리는 GPU를 사용하여 교육 속도를 높이고 있습니다. 그러나 예측은 GPU를 사용하여 상당히

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GPU와 함께 theano를 사용하고 싶지만 GPU가 작동하지 않는 것 같았습니까?

나는 GPU와 theano를 사용하려면, 나는 GPU가 작동하는지 테스트하려면 다음 스크립트를 사용 import os os.environ['THEANO_FLAGS'] = "device=gpu0" import theano from theano import function, config, shared, tensor import numpy impor

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GPU를 사용하여 TF의 bidirectional_dynamic_rnn 효율성 낮음

NVIDIA Tesla P40을 사용하여 분류 모델을 학습하고 있습니다. bi-lstm 네트워크를 구축하기 위해 tensorflow의 bidirectional_dynamic_rnn을 사용했으며 컴퓨팅 리소스의 약 30 % 만 사용되는 교육 효율성이 매우 좋지 않으며 45 논리 코어로 CPU를 사용하는 것보다 속도가 훨씬 빠릅니다. 일부는 GPU 컴퓨팅 리소

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"boot"패키지를 사용한 부트 스트래핑을위한 GPU 컴퓨팅

부트 스트래핑을 사용하여 대규모 분석을하고 싶습니다. I는 부트 스트래핑의 속도는 다음 코드와 같이 병렬 계산을 이용하여 증가되는 것을 보았다 계산의 전체 수는 제 경우 큰 같이 # detect number of cpu library(parallel) detectCores() library(boot) # boot function --> mean

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WebGL 업데이트 후 크롬을 사용할 수 없음

현재 과 함께 클라우드 데스크톱을 사용합니다. GPU가없는 Citrix 시스템. webGL은 Chrome48에서 잘 작동합니다. 그러나 크롬이 58.0.3029.110으로 업데이트 된 후 WebGL을 사용할 수 없습니다. 의견이 있으십니까? 고마워요! 이 (크롬 : // GPU는 /) 말했다 : 그래픽 상태 캔버스 기능 : 전용 소프트웨어를 사용할 수없는

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GPU 바이오스를 올바르게 구성 할 수 없습니다.

6 GPU의 RX470이 있습니다. 그것은 평균 25-27 mh/s의 광업 평균이어야하지만 20 mh/s에 불과합니다. 전체적으로 150-170 대신 120입니다. 나는 문제가 GPU 바이오스 설정이라고 생각하지만 다른 어떤 것도 알아낼 수 없다. 어떤 제안?