cudnn

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    我打算在Linux上使用cuDNN:如何知道我需要哪個cuDNN版本?我應該總是使用最新的? E.g.選擇正確的CUDA版本depends on Nvidia驅動程序版本。我想知道是否有類似的選擇cuDNN的限制(考慮到它可能會給我一些fancy錯誤消息,我想在嘗試之前知道)。

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    我安裝並使用了Theano 0.7,並且所有工作都完美無缺。但是現在爲了我未來的作品的目的,我需要最新的版本,並且安裝進行得很順利。 但是當我運行這個little test(在Theano文檔中找到)時,它會產生很多錯誤(see here for the full list)。 我們可以觀察到GPU檢測和使用,但cuDNN不再被發現: Using gpu device 0: GeForce GT

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    我想知道在使用TensorFlow培訓網絡時,多GPU系統被認爲是「最佳實踐」。 例如,我的網絡的一個看起來是這樣的: input | (...) <-- convolutional layers | _________ fully-connected | | fully-connected

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    我試圖在k40m GPU運行Tensorflow並得到了一個錯誤: F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:383] Check failed: CUDA_SUCCESS == dynload::cuCtxSetCurrent(context) (0 vs. 216) 的發行可以在k40m和k20m GPU被複制: https://gi

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    我是Ubuntu和caffe的新手。我試圖在AWS上使用Caffe在Ubuntu上構建圖像識別系統,但是我遇到了關於不兼容的cuDNN的錯誤。 命令我執行: make all -j $(($(nproc) + 1)) 的錯誤,我得到: LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3 /usr/bin/ld: skipping incompatibl