cudnn

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    我想提取VGG16模型中最後一層的激活。爲此,我在模型上使用了一個裝飾器,如下所示。 當我將一個cuda張量傳遞給模型時,我得到一個CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR和下面的回溯。 任何人都知道我錯了哪裏? 回溯: File "/media/data1/iftachg/frame_glimpses/parse_files_to_vgg.py", line 80, in get_

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    在windows上,如何驗證安裝的CuDNN的版本號? 當我搜索Linux機器的答案時,我發現了很多結果。看起來似乎沒有一個明確的方法來找出Windows的安裝版本。

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    我有一些麻煩了解使用batchnormalization的DNN模型,在使用keras的詳細說明中。有人可以向我解釋我構建的這個模型中每一層的結構和內容嗎? modelbatch = Sequential() modelbatch.add(Dense(512, input_dim=1120)) modelbatch.add(BatchNormalization()) modelbatch.a

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    在ubuntu14.04,我用pytorch與cudnn.This問題發生了: Traceback (most recent call last): File "main.py", line 58, in <module> test_detect(test_loader, nod_net, get_pbb, bbox_result_path,config1,n_gpu=conf

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    要創建RNN單元,有幾個類如GRUCell和LSTMCell,它們可以稍後用於創建RNN層。 還有另外兩個類CudnnGRU和CudnnLSTM可以直接用於創建RNN圖層。 在文檔中他們說後者類有cuDNN的實現。當我創建RNN模型時,爲什麼我應該使用或不使用這個cuDNN已實現的類而不是經典的RNN實現?

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    我無法讓它工作!現在已經嘗試了近兩天了。安裝Cuda8和CuDnn 6 - 沒有工作。在這裏添加了寫在ImportError: libcudnn when running a TensorFlow program中的解決方案。 我得到的錯誤 - 回溯(最近通話最後一個): File "/home/shenath/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tens

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    我正在啓動多個線程的Windows環境中的C++項目(VS2105)中工作。 PC有兩個NVIDIA GeForce GTX 1080.每個線程在GPU模式下使用不同的caffe分類器。 如果所有線程使用一個GPU,程序運行良好。它使用GPU 0或使用GPU1都可以很好地工作。當我爲每個線程使用不同的GPU時,問題就來了。例如,如果該程序將啓動兩個輪胎胎面和分類中的線程1使用GPU 0(Caffe

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    我在Ubuntu 16.04,cuDNN 5.1.5和CUDA升級我TensorFlow 1.0.1與 $ pip install --upgrade tensorflow-gpu 8.0 然而,有錯誤消息,當我輸入tensorflow在Python模塊如下: >> import tensorflow as tf Traceback (most recent call last):

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    我正在嘗試使用VGG16運行一些基本的傳輸學習代碼。我使用的是Ubuntu 16.04,TensorFlow 1.3和Keras,我有4個1080ti GPU。 當我到了這行代碼: datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) model = applications.VGG16(include_top=False, weights='imagenet

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    您好我想通過安裝CUDA,cuDNN等來讓Tensorflow GPU工作。我遵循了Tensorflow網站上的所有步驟以及幾個安裝教程。但是,我一直卡住了一段時間,出現以下錯誤。有誰知道什麼可能是錯的?提前致謝。 >>> import tensorflow Traceback (most recent call last): File "C:\Users\maxhx\Anaconda