cudnn

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我的系統是Ubuntu的14.04上EC2： nvidia-smi Sun Oct 2 13:35:28 2016 +------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 352.63 Driver Version: 352.63 | |---------------------

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安裝CUDNN用於沒有root訪問權限的一般用法

我使用的是具有CUDA 7.5的服務器。但服務器不涉及CUDNN。是否可以安裝CUDNN，並將所有與CUDA的連接設置爲無root權限，以便在ubuntu 14.04上使用所有應用程序？我已經在此頁面上實施瞭解決方案Installing cuDNN for Theano without root access，但它對我無效。我通過建造咖啡來驗證; http://caffe.berkeleyvi

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TensorFlow會話錯誤：內核版本352.63.0與DSO版本361.93.2不匹配

我已經使用CUDA和CuDNN安裝了TensorFlow。爲什麼我運行一個會議上，我已經出現以下錯誤： ``` >>> sess = tf.Session() E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:491] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_INVALID_VALUE I tensorflow/s

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與CUDNN 8.0和Visual Studio安裝來自Caffe 2015年

我有點超過我的頭在這裏，所以請儘量不要掐死我所有我在做，直到結束:) 我試圖安裝錯誤Caffe在VS 2015和CUDNN 8.0中使用Windows 10 PC。我最初遇到了Microsoft支持的Caffe文件的問題，所以我找到了this link。我無法弄清楚如何處理第一組文件，因此我打開了第二組文件，並使用官方說明編輯CommonSettings.props，安裝了必要的軟件包，然後點擊構

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錯誤是什麼：`加載的運行時CuDNN庫：5005，但源代碼是用5103`編譯的？

我試圖用TensorFlow與GPU並得到了以下錯誤： I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:838] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: Tesla K20m, pci bus id: 0000:02:00.0) E tensorflow/stream_

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不能在Tensorflow中使用GPU

我已經使用CUDA 7.5和cuDNN 5.0安裝了tensorflow。我的顯卡是支持2.1功能的NVIDIA Geforce 820M。但是，我得到這個錯誤。 Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce 820M, pci bus id: 0000:08:00.0) with Cuda compute capability 2.1

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Tensorflow中的CUDNN convolutionBackwardFilter等效於什麼？

我試圖移植一些在Tensorflow上使用CUDNN的代碼。它大部分很容易移植，但我有一個問題，將cudnnConvolutionBackwardFilter移植到Tensorflow。我嘗試使用conv2d和conv2d_transpose，但它們都不適用於此配置。這意味着我的輸入形式爲[N, V, V, C]和[N, F, F, K]，我需要輸出[V-F, V-F, C, K]。我雖然做了一個

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沒有OpKernel登記支持歐普 'Conv2D' 這些ATTRS

新的這可能是一些愚蠢的，但不能讓conv2d運行窗口10 蟒蛇4.2.13 python 3.5.2 C：\ windows \ system32> nvcc --version nvcc：NVIDIA（R）Cuda編譯器驅動程序 Copyright（c）2005-2016 NV IDIA公司建立在Sat_Sep__3_19：05：48_CDT_2016 Cuda的彙編工具，8.0版，V8.0

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咖啡cudnn版本4＆5

我在我的咖啡程序中使用cudnn加速。我在開始時使用cudnn 4，它工作正常，但是當我將cudnn更新到5.0版時，pow功能不起作用。調用函數是在batch_norm層作爲 caffe_gpu_powx(variance_.count(), variance_.gpu_data(), Dtype(0.5), variance_.mutable_gpu_data()); 並調用後的數據不

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「sudo易於得到更新」失敗讀書破源

在安裝GPU啓用TensorFlow在Amazon的EC2上運行一個Ubuntu 14.04系統上，我也跟着下面的步驟： sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda tar xvzf cudnn-8.0-linux-x