cudnn

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我已經aldready花了相當的時間對堆棧溢出周圍挖掘和其他尋找答案，但找不到任何大家好，我我在上面運行Keras的Tensorflow。我90％確定我安裝了Tensorflow GPU，有沒有什麼方法可以檢查我做了哪些安裝？我試圖從Jupyter筆記本上運行一些CNN模型，我注意到Keras在CPU上運行模型（選中的任務管理器，CPU處於100％）。我試圖從tensorflow網站運行

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tensorflow-gpu和cuDNN未在Ubuntu上正確安裝16.04

我在帶有NVidia Geforce GTX 950M（驅動程序381）的Ubuntu 16.04（x86_64）上，在ASUS K501UX筆記本電腦上安裝了CUDA 8.0。安裝CUDA後，根據this doc，我可以運行deviceQuery和bandwidthTest。下載的cuDNN 5.1是一個.deb包並自動安裝。但是,cudnn.h,/usr/local/cuda-8.0/in

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第一個tf.session.run（）與以後的運行有很大不同。爲什麼？

這裏是爲了澄清我的意思是一個例子：首先session.run（）： First run of a TensorFlow session 後來session.run（）： Later runs of a TensorFlow session 我明白TensorFlow在這裏做一些初始化，但我想知道這在源代碼中的位置。這發生在CPU和GPU上，但在GPU上效果更加突出。例如，在明確的Conv2D操作

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我可以在OpenCL中使用cuDNN嗎

我想安裝caffe，我想知道是否可以在AMD/OpenCL上使用cuDNN。因爲我的顯卡是AMD https://github.com/BVLC/caffe/tree/opencl

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TensorFlow GPU CUDA CUDDN錯誤

我正試圖在Nvidia GeForce GTX 960M上安裝TensorFlow GPU。我已經安裝CUDA，並添加了PATH變量： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin C:\Program Fil

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Tensorflow-GPU，CUDA和cudnn安裝，然而GPU設備被發現，但不利用

視窗7 64 的Python 3.5.2 CUDA工具包8.0.61 Tensorflow包：tensorflow-GPU- 1.2.0rc0 cudnn 8.0（用於CUDA 8.0工具包）測試： # Creates a graph. a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf

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Tensorflow with GPU，Detected right GPU，但不能用它來計算

因此，我在我的筆記本電腦上安裝了Tensorflow for Python 3.5，這是一臺託管Nvidia Geforce Pascal GPU的Windows計算機。我還安裝了CUDA並下載了cuDNN並將其添加到PATH變量中。我的tensorflow代碼不會編譯，但如果我監視我的GPU，我可以看到，它不計算任何東西，而是我的CPU正在完成整個工作。我也得到控制檯輸出這證實，被檢測的GPU：

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TensorFlow不會檢測GPU自定義碼頭工人形象和Python 3.6

（張貼在這裏提交問題之前tensorflow他們的問題模板建議）我試圖建立一個tensorflow泊塢窗圖像與Python 3.6，我有以下Dockerfile FROM nvidia/cuda:8.0-cudnn5-devel-ubuntu16.04 RUN apt-get update \ && apt-get install -y --no-install-recommends \

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使用張量流而不使用cuDNN的環境變量不起作用

我不想在沒有sudo權限的計算機上安裝cuDNN。對於我的TensorFlow模型，我不需要cuDNN，因此我使用環境變量TF_USE_CUDNN=0。但是，我得到： ImportError: libcudnn.so.5: cannot open shared object file: No such file or directory 如何在沒有cuDNN的情況下使用TensorFlow？

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更改gpu後是否必須重新安裝tensorflow？

我正在使用tensorflow與GPU。我的電腦有NVIDIA gforce 750 ti，我將用1080 ti替換它。我是否必須重新安裝tensorflow（或其他驅動程序等）？如果確實如此，我需要重新安裝什麼？還有一個問題，我可以通過在計算機中安裝多一個gpu來加快培訓過程嗎？