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tensorflow에서 작은 모델 (<100MB)을 학습 할 때 GPU 메모리가 충분하지 않습니다.

tensorflow에서 소형 모델 (< 100MB)을 학습 할 때 항상 너무 많은 GPU 메모리를 사용하는 이유는 무엇입니까? 그것을 파악하는 방법?

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내가 GPU에 faster Rcnn를 실행해야합니다,하지만 난 그들의 데모를 실행할 때 나는 우분투 14.04 에 CUDA 버전 <>을 다음과 같은 오류 을 한 : common.cpp:104] Cannot create Cublas handle. Cublas won't be available. E0316 13:17:05.456236 23955 common.

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TensorFlow RNN 교육 60 % GPU 만 사용하는 동안 CPU 100 %

비교적 큰 RNN (128 셀 LSTM 및 일부 추가 레이어)을 교육하는 코드 작업 중입니다. 주요 프로세스는 CPU 코어를 최대화하는 것이며 이것이 정상적인 것인지 아니면 최적화 할 수 있는지 궁금합니다. 교육 루프 (session.run 호출) 중에는 한 코어에서 100 % CPU로드를 사용하는 동안 약 60-70 % GPU로드를 사용합니다. 데이터 샘

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메사 17.0.1은 인텔 HD 520 그래픽 카드가 지원하더라도 OpenGL은 코어 4.5을 말한다 4.4

나는 다음 몇 가지 OpenGL 정보를 조회 할 때 나는 다음과 같은 문장 수 : Vendor: Intel Open Source Technology Center WindowManager: Mesa DRI Intel(R) HD Graphics 520 (Skylake GT2) OpenGL version: 4.5 (Core Profile) Mesa 17.0.

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할로겐 AOT는

내가 정적 라이브러리 모두에 아래의 코드를 컴파일하고 파일 객체를하려고 정적 라이브러리 미세하지만 공유 객체로 작동 : 정적 모든 연결의 경우 Halide::Func f("f"); Halide::Var x("x"); f(x) = x; f.gpu_tile(x, 4); f.bound(x, 0, 16); Halide::Target target = H

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멀티 프로세스 멀티 GPU (tensorflow, windows)

저는 텐서 흐름이 조금 새롭습니다. 제발 부드럽게 해주십시오. 이미 GPU에서 tensorflow를로드하는 두 번째 프로세스를 만드는 데 문제가 있습니다. 내가 오류는 다음과 같습니다 \cuda\cuda_dnn.cc:385] could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED \cuda\cuda_dn

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Tensorflow - 리소스 소모 오류 CPU 및 GPU

MNIST 데이터 세트로 CNN 코드를 테스트 할 때 GPU (GTX 1060, 8GB)를 사용하면 Resource Exhausted Error가 발생합니다. 그러나 동일한 코드를 테스트 할 때 CPU (i7-6700, RAM : 16GB)를 사용하면 리소스 소모 오류가 발생하지 않습니다. 이제 제 질문은 CPU & GPU의 차이점은 무엇입니까? 컴퓨팅 프

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프로파일 링 중 TensorFlow에 NoOp이란 무엇입니까?

GPU에서 프로파일 작업을 수행하고 있습니다. 긴 NoOp 뒤에는 어떤 일이 벌어지고 있습니까? 최종 작업 TopKV2가 TF 0.11.0에서 CPU (GPU 커널 없음)에서 실행되므로 NoOp가 GPU에서 CPU로 데이터를 전송하는 시간을 나타낼 수 있습니다.

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배열의 최소 OpenCL 찾기 인덱스

저는 OpenCL (JOCL을 통해)을 사용하여 광선 행진을위한 거리 계산에서 최소값을 찾습니다. 의사 코드는 다음과 같을 것입니다 : Start with a point in 3d space. There are a number of functions to calculate distances to that point from various othe

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GPU가 OpenGL 용 감마 보정을 지원하는지 확인하는 방법

그래서 3D 게임에서 조명의 사실성을 향상시키는 GPU 기능인 것으로 보이는 gamma correction을 읽었습니다. 는 OpenGL을 함께 활용하려면 this article에 따라, 당신은 설정할 수 있습니다 glEnable(GL_FRAMEBUFFER_SRGB); 을하지만, 내가 제대로이 모든 것을 이해하고 있습니다 있다면, 당신의 GPU는 기본적