CUDA各版本网址、CUDNN各版本网、以及对应关系

我正在尝试使用 Hugging Face Transformers 库提供的不同变压器架构对自定义数据 csv 格式 进行二进制文本分类 我正在用这个张量流博客文章 https blog tensorflow org 2019 11 hug

我有一个非常基本的查询 我制作了 4 个几乎相同 差异在于输入形状 的 CNN 并在连接到全连接层的前馈网络时合并了它们 几乎相同的 CNN 的代码 model3 Sequential model3 add Convolution2D 32

我需要计算 CUDA 内核执行的时间 最佳实践指南说我们可以使用事件或标准计时函数 例如clock 在Windows中 我的问题是使用这两个函数给出了完全不同的结果 事实上 与实践中的实际速度相比 事件给出的结果似乎是巨大的 我实际上需要这

当我试图运行时Parking Slot mask rcnn py文件我收到如下错误mrcnn model py文件我该如何解决 gt 2021 06 17 08 25 18 585897 W tensorflow stream execut

这是来自的后续问题这个 Github 问题 https github com tensorflow tensorflow issues 13044 长话短说 我尝试将 Tensorflow 对象检测 API 与我自己的数据集结合使用 一切都

目的是创建 TfRecords 数据库 给定 我有 23 个文件夹 每个文件夹包含 7500 个图像 以及 23 个文本文件 每个文件有 7500 行描述单独文件夹中 7500 个图像的特征 我通过以下代码创建了数据库 import ten

我知道这有点愚蠢 因为 BigQueryML 现在为 Kmeans 提供了良好的初始化 尽管如此 我还是需要在张量流中训练一个模型 然后将其传递给 BigQuery 进行预测 我保存了模型 一切正常 直到我尝试将其上传到 bigquery

我目前正在尝试转换我使用本教程创建的已保存 且正在工作 的 pb 文件 https github com thtrieu darkflow https github com thtrieu darkflow 到 onnx 文件中 我目前正在

我需要从尖点库矩阵格式获取原始指针 例如 cusp coo matrix

我可以对 cpu 上的数组使用包容性扫描 但是否可以对 gpu 上的数组执行此操作 注释是我知道有效但我不需要的方式 或者 是否有其他简单的方法可以对设备内存中的数组执行包含扫描 Code include

我想达到同样的效果 gcc dM E lt dev null 如所描述的here https stackoverflow com q 2224334 1593077 但对于 nvcc 也就是说 我想转储所有 nvcc 的预处理器定义 唉 n

我有 2 个相同长度的张量 data and groupIds 我想分开data通过相应的值分成几组groupId 例如 const data tf tensor 1 2 3 4 5 const groupIds tf tensor 0 1

寻找为什么我的内核产生奇怪的错误消息或仅 0 结果的答案我发现了这个answer https stackoverflow com questions 3988645 cl out of resources for 2 millions fl

我需要以下设备版本 主机代码 double func double x double func1 double x return x 1 double func2 double x return x 2 double func3 doubl

注 这个问题最初是在github上问的 https github com tensorflow tensorflow issues 7648 issuecomment 280866214 但被要求改为在这里 我在 GPU 上运行 Tenso

这是我的工作 我注释了 活 细胞的图像 约 8 000 和 死 细胞的图像 约 2 000 800 和 200 用于测试集 我正在使用 CNN 带有张量流和 keras 将图像分类为 活 或 死 我训练了我的模型 验证损失 0 35 召回率

我正在关注tutorial https www youtube com watch v T afaArR0E8用于使用tensorflow services部署inception模型 我使用的是ubuntu 16 04和bazel 13 0

在这里尝试让一个热切的执行模型与 LR 衰减一起工作 但没有成功 这似乎是一个错误 因为学习率衰减张量似乎没有更新 如果我遗漏了什么 你可以帮我一下吗 谢谢 下面的代码正在学习一些词嵌入 但是 那学习率衰减部分根本不起作用 class Wo

变量num partitions在方法中tf dynamic partition不是一个Tensor 但是一个int 因此 如果事先不知道分区的数量 则无法通过计算唯一值的数量等方式从数据中推断出分区的数量 也无法通过tf placehol

我可以访问由 Slurm 运行的集群 其中每个节点都有 4 个 GPU 我有一个需要 8 个 GPU 的代码 那么问题是 如何在每个节点只有 4 个 GPU 的集群上请求 8 个 GPU 这就是我尝试通过以下方式提交的工作sbatch bi