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我想在TX1上安裝py-faster-rcnn，並且我遵循https://devtalk.nvidia.com/default/topic/974063/jetson-tx1/caffe-failed-with-py-faster-rcnn-demo-py-on-tx1/，修改/ caffe-fast-rcnn/Makefile和/caffe-fast-rcnn/Makefile.config，但

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如何確認NVIDIA K2200和Tensorflow-GPU正常工作？

我剛在我的Windows 10電腦上安裝了兩個Nvidia K2200 GPU，CUDA軟件和CuDNN軟件。我通過遵循this堆棧溢出的答案去檢查一切是否正常，但是我收到了一條帶有一堆警告的大消息。我不知道如何解釋它。消息是否意味着某些東西和我的TensorFlow/Keras代碼不起作用？這裏是訊息話題： 2017-08-09 09:03:52.984209: W c:\tf_jenkins

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內核恐慌 - 不同步：VFS：無法在Fedora安裝在未知集團（8,2）根文件系統25

時，我遵循的指導在Fedora 25 安裝NVIDIA專有的驅動程序錯誤發生此鏈接網站：enter link description here 我一步做一步，直到我完成步驟2.7和重新啓動現在我不能啓動的Fedora 25 enter image description here

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從OpenCL生成的PTX二進制文件中不必要的CVT指令

我寫了一個非常簡單的OpenCL代碼，並試圖在Tesla K40m GPU上執行它並測量GFlops。這是我寫的代碼：我已經部署在我的GPU與[1048576] global_work_size和[128]的local_work_size這個內核 __kernel void test(__global float *GIn, __global float *GOut, int M, int N,

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GPU UTIL爲0時運行tensorflow培訓工作，上下文切換是非常高的

tensorflow: 1.2.0 gpu: TITAN X (Pascal) driver: 370.28 我跑distrubuted tensorflow訓練圖像分類模型，但是沒有看到GPU使用（實際上，GPU UTIL MNIST或其他培訓工作也0）。有當straced訓練過程中的許多民意調查系統調用（FD調查是/ dev/nvidia0）： poll([{fd=8, events

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如何處理可憐的大黃蜂表現？

我使用的Archlinux，仁4.12，大黃蜂3.2.1，NVIDIA驅動程序382 當我運行optirun glxgears和vblank_mode=0 primusrun glxgears，最大FPS接近3400 但是，當我直接運行glxgears與NVIDIA驅動程序，最大FPS是接近20000. 我不知道什麼是錯的。有沒有比大黃蜂更好的解決方案或解決這個問題的方法？

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塊讀取不同長度的序列gpu

我有一個序列長度不同的數組，每個序列以'>'結尾。 seq = [a，b，f，g，c，d，>，b，g，d，> ....]。我計算了每個序列的長度並將其存儲在一個名爲seq_length = [6,3,5，...]的不同數組中。然後，我使用排他掃描來計算偏移量並將其存儲在一個名爲offset = [0,6,9，...]的數組中。我想要的是讓每個塊通過使用偏移值從數組seq []中讀取一個序列。例如

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Nvidia-docker將文件夾添加到容器

我是碼頭集裝箱的新手。我知道有ADD和COPY操作，所以容器可以看到文件。如何讓容器訪問給定的目錄，我可以放置我的數據集？比方說，我有一個/ home /用戶名/數據集目錄如何在/數據集或在碼頭集裝箱的東西，所以我可以參考它？有沒有容器引用主系統上的目錄的方法，所以你不必有重複的文件。其中一些數據集將會非常大，而我可以在複製完成後刪除原始數據。如果我想在Docker容器之外使用這些文件執行某些

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如何爲每個任務設置1 gpu的slurm/salloc，但讓工作使用多個gpus？

我們正在尋找與slurm salloc GPU分配一些意見。目前，給定： % salloc -n 4 -c 2 -gres=gpu:1 % srun env | grep CUDA CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 但是，我們希望不僅僅

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自定義圖層API（TensorRT 2.1）的簡單示例？

我正在使用TensorRT 2.1並希望實現一個簡單的自定義圖層。（我們的目標是一個嵌入系統上使用3210運行Single Shot Detector。）爲了實踐，我想使一個Inc層（只是加入1.0到輸入張量的值，並保持尺寸相同）。我執行Inc類繼class Reshape : public Iplugin後sampleFasterRNN.cpp例子。除了getOutputDimensi