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有兩次，當我使用4x1080ti完成訓練模型時，服務器發生故障。爲什麼服務器崩潰？我得到了sysylog，發現Nvidia驅動程序或GPU有問題。 SYSLOGS：（以及nvidia-bug-report.log） [第二個] 9月6日21點11分41秒的GPU-8 - 服務器 - intesight內核：[31429.221258] NVRM： RmInitAdapter失敗！（的0x30：

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Android模擬器的問題

我在我的Android模擬器的問題，每次我打開它的時候，會出現此消息，這是非常非常慢

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無法打開tensorflow會議

，我得到以下錯誤： 2017-09-24 10:49:20.526121: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:955] Found device 0 with properties: name: GeForce GTX 970 major: 5 minor: 2 memoryClockRate (GHz) 1.342 pci

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OpenCL：讀出Nvidia顯卡硬件上的可用內存（OpenGL Extension？，Cuda Runtime？）

我在OpenCL中實現了一個複雜的算法，但是我在NVidia硬件上遇到了一個問題。當我的算法被多次並行調用時，NVidia GPU上的內存不足，隨機線程的執行可能會因MemoryAllocation錯誤而停止（我曾試圖在https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1019997/cuda-programming-and-performance/how-to-h

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如何編寫CUDA代碼來打印出支持CUDA的設備？

如何編寫CUDA代碼以在計算機上打印支持CUDA的設備。

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已解決 - 使用Nvidia GPU的VirtualEnv tensorflow：cuda-9.0-vs-cuda-8.0，cuDNN-7.0-vs-cuDNN-6.0

今天我安裝了tensorflow使用RTFM tensorflow dot org install linux，我安裝了VirtualEnv + Python3 + CPU和測試tensorflow Hello World，它工作正常。然後我繼續在nvidia路徑（GPU GTX 970）上安裝VirtualEnv + Python + GPU。 RTFM（docs dot nvidia do

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nvidia-smi看起來不錯，但獲取代碼= 30（cudaErrorUnknown）「cudaGetDeviceCount（＆device_count）」

nvidia-smi命令正確執行，顯示我的服務器的預期GPU設備。但是，當我嘗試運行時鐘CUDA示例時，出現以下錯誤： CUDA時鐘示例 CUDA error at ../../common/inc/helper_cuda.h:1133 code = 30（cudaErrorUnknown）「cudaGetDeviceCount（& device_count）」任何想法？

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腳本GPU LED顏色變化

我試圖製作一個基於條件的GPU LED顏色變化腳本，然而，這是一個更大的挑戰，然後我認爲它會是，我確定它會非常簡單，但是我看不到這個GPU功能上的任何東西，所以，有沒有人聽說過API用於這種目的，或者我需要直接處理硬件（我以前從未做過）？我知道這個問題有點太沒有針對性，我對此表示歉意，但是至少我從一開始就至少需要一個方向，因爲我從來沒有把這個問題深入到我的電荷指揮（又名硬件）中。 Obs：有問題

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在Ubuntu上使用gpu？

我安裝了CUDA驅動程序，Cudnn和tensorflow-gpu。我可以運行「nvidia-smi」和「nvcc --version」。但是，我仍然不能使用GPU，我不知道爲什麼，任何人都可以告訴我？我用一個例子從這個：https://www.tensorflow.org/tutorials/using_gpu 但我得到的是： enter image description here

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ImportError：libcudnn.so.6：無法打開共享對象文件：沒有這樣的文件或目錄Tensorflow

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