tensorflow-gpu

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"DenseToSparseBatchDataset"device_type : 알 수없는 연산의 경우 "CPU": DenseToSparseBatchDataset

많은 부단한 노력 끝에 소스에서 빌드되고 Python 3.5에 설치되는 tensorflow (3.6을 좋아하지 않는 것 같습니다) 이제 노트북에서 Keras 프로그램이 실행됩니다 이전과 같이 tensorflow로 불평 함이없이 표준에 설치되지 않은 것이 있습니다. 그러나, 무겁게 CPU를 사용하는 것처럼 보인다 : 가볍게 GPU : 그것처럼 보이는 jupy

python linux tensorflow keras tensorflow-gpu 2017-11-10

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시스템 RAM에서 tensorflow의 GPU 메모리를 확장하는 방법

mscoco 데이터 세트 code을 사용하여 faster_rcnn_with resnet101로 googles 객체 탐지를 학습하고 싶습니다. 교육 목적으로 10,000 장의 이미지 만 사용했습니다. 저는 그래픽을 사용했습니다 : GeForce 930M/PCIe/SSE2. NVIDIA 드라이버 버전 : 384.90. 여기 내 GeForce의 사진이 있습니다.

deep-learning gpu tensorflow-gpu 2017-11-12

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Ubuntu에 TensorFlow GPU를 설치하는 중 오류가 발생했습니다.

그래서 저는 TF GPU를 설치하는 데 하루를 보냈습니다. 저는 CUDA Toolkit 9.0을 설치했고 CuDNN v7.0.3 (CUDA 8 및 9)과 v6.0을 사용해 보았습니다. Traceback (most recent call last): File "/home/gemboly/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/s

python tensorflow tensorflow-gpu 2017-11-12

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tensorflow : undefined symbol : cudnnSetRNNDescriptor_v6

공식 웹 사이트의 지시에 따라 virtualenv 환경에서 tensorflow (GPU_support, linux 14.04, python3.4)를 설치하면 python; 수입 텐서 흐름; CuDNN 어떤 버전의 당신은 입니다 ... import tensorflow as tf Traceback (most recent call last): File "/hom

python-3.x tensorflow-gpu 2017-11-13

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내 (NVIDIA) GPU에서 실행되는 것을 파악하는 방법은 무엇입니까?

나는 tensorflow를 사용하여 신경 네트워크를 훈련하기 위해 내 GPU (Tesla K80)를 사용하고 있으며, 잘못된 것이 있습니다. nvidia-smi을 입력하면 메모리의 11239MiB/11439MiB이 사용되고 있지만 GPU에 대한 프로세스가 나열되어 있지 않습니다. 일반적으로 이런 일이 발생하면 ps aux | grep python을 입력하고

tensorflow cuda deep-learning gpu tensorflow-gpu 2017-11-14

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GPU에서 Tensorflow를 사용하면 커널이 인터럽트되어 "TensorFlow 바이너리가 컴파일되지 않았습니다. AVX AVX2"

여기 실제 실수가 있습니다 - GPU에서 작동하는 tensorflow를 사용하여 CNN을 작성하려고 시도했지만 고생하고 있습니다 그것은 CPU와 코드가 잘 실행된다). 나는 GPU의 코드를 실행하면 device_name = "GPU:0" with tf.device(device_name): # Code here 일이 시작하지만 몇 초 후, 나는

tensorflow gpu gpu-programming tensorflow-gpu 2017-11-17

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tensorflow 변수가 제대로 초기화되지 않았습니다.

여기에서는 하나의 변수를 사용하지만 모든 GPRS에서 동일한 간단한 모델을 만들려고했습니다. 변수를 초기화하려고했습니다. 그러나 제대로 초기화하지 못했습니다. import tensorflow as tf def test_model(num): mu = 1.0 sigma = 0.1 with tf.variable_scope("same

tensorflow tensorflow-gpu 2017-11-19

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Intel (r) hd 그래픽 520과 함께 tensorflow-gpu를 사용하고 있습니까?

나는 keras와 tensorflow backend를 사용하는 나의 master 프로젝트에서 일하고있다. intel (r) hd 그래픽 520을 가지고 있으므로 tensorflow-gpu를 사용할 수 없다. CPU 버전이 잘 작동하고 있습니다. 인텔 (r) hd 그래픽 520에서 tensorflow-gpu를 사용할 수있는 방법이 있습니까?

deep-learning keras tensorflow-gpu 2017-11-20

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tensorflow gpu가 systemd 서비스에서 초기화에 실패했습니다

tensorflow 라이브러리를 사용하는 플라스크 API를 호스트하려고합니다. CUDA 및 cudnn 라이브러리가있는 tensorflow gpu 라이브러리가 설치되었습니다. 제대로 작동하는 다음 명령으로 수동으로 확인했습니다. 내가 systemd 서비스에게 tensorflow의 GPU 오류를 로그 파일에 [Unit] Description=gunicorn

python flask gunicorn systemd tensorflow-gpu 2017-11-22

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docker-compose.yml에서 nvidia runtime을 어떻게 지정합니까?

나는 다음과 같은 명령을 내가 고정 표시기-작성에서이 컨테이너를 실행할 수 있도록하고 싶습니다 $ sudo docker run --runtime=nvidia --rm gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu /w 명령 행에서 GPU에/액세스 승 tensorflow 컨테이너를 실행할 수입니다. 플래그를 docker-compose

docker tensorflow docker-compose tensorflow-gpu nvidia-docker 2017-11-24

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