theano-cuda

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    我有一個CNN模型。使用這個模型的請求,例如分類圖片,每秒鐘需要1次。 我想收集請求作爲新的未經處理的數據,並繼續訓練我的模型。 我的問題是:我如何處理培訓任務並有效分類任務? 我將解釋爲什麼它成爲一個問題: 每個訓練階段需要很長的時間,至少severy秒,使用GPU和不可中斷。所以,如果我的分類任務也使用GPU,我無法及時迴應請求。我想使用CPU進行分類任務,但看起來像theano在一個進程中不

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    我使用安裝了theano 0.8.2的ubuntu 14.04。當我在gpu_tesy.py中運行導入theano時,出現〜5300行代碼,並且: 5367 // vim:filetype = cpp:expandtab:shiftwidth = 4:tabstop = 8:softtabstop = 4:textwidth = 79 : =============================

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    (在下面的問題中很長的錯誤信息TL; DR,這裏是具體問題:爲什麼測試代碼不能在TX1的GPU上執行,我需要什麼要做到這一點?) 我剛剛閃過,並安裝了一個全新的與JetPack 2.3的Nvidia Jetson TX1。我試圖在TX1上安裝Theano,以便能夠使用板載GPU進行進一步的機器學習和神經網絡應用。 但是,我似乎無法讓GPU本身工作。 安裝Theano的從here採取: sudo a

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    你好,我的問題是下一個: 我在ubuntu 14上使用theano並通過編輯.theanorc配置theano標誌。要使用CUDA,我只需要添加: [CUDA] 根=的/ usr /本地/ cudaVersion/ ,萬事如意,theano能夠找到NVCC,該庫和一切,我沒有補充cudaRoot到$ PATH或庫目錄到$ LD_LIBRARY_PATH。 在ubuntu 12中,這不會發生。如果我

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    在Ubuntu MATE 16.04中我試圖運行使用GPU的深度學習python示例: testing Theano with GPU 我並運行該示例代碼, THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python check1.py ,但它似乎是使用的CPU,而不是GPU。這裏是終端輸出的最後一部分: WARNING (thean

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    我是Theano和Deep Learning中的新成員,我在Theano中運行我的實驗,但我希望通過直接使用GPU進行數據增量來減少每個時代花費的時間。 不幸的是我不能使用PyCuda,所以我想知道是否有可能使用Theano進行基本的數據增強。例如圖像中的翻譯或旋轉,同時我在使用Numpy的CPU中使用scipy功能,但速度很慢。

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    我正在訓練Theano 0.9和Lasagne 0.1中的模型,並且想要在GPU上運行它。我給自己定THEANO_FLAGS如下: THEANO_FLAGS=device=gpu0,force_device=True,floatX=float64 Theano打印它使用GPU Using gpu device 0: GeForce GTX 980 Ti (CNMeM is disabled,

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    我想在Windows 7中使用Theano進行深入學習。我已經安裝了Visual Studio Community Edition 2013。和CUDA工具包7.5。我爲Python使用Anaconda環境。 但是,當我導入Theano我遇到以下命令行消息。 ERROR:theano.sandbox.cuda:Failed to compile cuda_ndarray.cu: ('nvcc re

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    我已經基於Theano example下面的代碼: from theano import function, config, shared, sandbox import theano.tensor as T import numpy import time vlen = 10 * 30 * 768 # 10 x #cores x # threads per core iters =

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    我使用ubuntu 14.04和cuda 7.5。我得到使用$ nvcc --version CUDA版本信息: nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2015 NVIDIA Corporation Built on Tue_Aug_11_14:27:32_CDT_2015 Cuda compilation tool