原因：是因为gpu显存太小而导致的错误。 解决方法： 1.将batch_size改小 2.不用gpu训练，改用cpu训练 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" ...
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2021-03-16 13:56:03
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NVIDIA GPU自动调度神经网络 对特定设备和工作负载进行自动调整对于获得最佳性能至关重要。这是有关如何使用自动调度器为NVIDIA GPU调整整个神经网络。 为了自动调整神经网络，将网络划分为小的子图，并对其进行独立调整。每个子图被视为一个搜索任务。任务调度程序可以对时间进行分片，并为这些任务 ...
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2021-03-16 13:43:38
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安装完gpu版本的tensorflow,导入正常，但是tf.test.is_gpu_available()一直返回False,解决办法： 1、打开NVIDIA控制面板，查看CUDA的驱动版本，如果版本太低，到Nvidia Experience更新驱动程序。默认安装即可。（安装过程自行百度） 2、如果 ...
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2021-03-10 13:07:41
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近日，PyTorch 团队发布了 PyTorch 1.8 版本。该版本整合了自去年 10 月 1.7 版本发布以来的 3000 多次 commit，提供了编译、代码优化、科学计算前端 API 方面的主要更新和新特性。值得一提的是，该版本新增了对 AMD ROCm 的支持。 此外，PyTorch 1. ...
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2021-03-08 13:14:52
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一、底层知识背景 1.1 GPU和CPU的区别？ 主流 CPU（Central Processing Unit，中央处理器）芯片上有四级缓存，消耗了大量晶体管，在运行时需要大量电力；主流 GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）芯片最多有两层缓存，且 GPU 可以利用晶 ...
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2021-03-05 13:14:06
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2021-02-26 22:54:13.146272: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1406] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device ...
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2021-02-27 13:21:07
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1 安装nvidia驱动 $ ubuntu-drivers devices == /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 == modalias : pci:v000010DEd00001C03sv00001B4Csd000011D7bc0 ...
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2021-02-22 12:22:33
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之前下载了cuda11.1想要使用tensorflow的gpu版本，不料调试的时候出了问题，使用tf.test.is_gpu_available()命令测试的时候出现了如下错误： 错误日志： WARNING:tensorflow:From <ipython-input-2-17bb7203622b> ...
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2021-02-17 14:13:19
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#参考链接 https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/what-makes-tpus-fine-tuned-for-deep-learning #CPU、GPU、TPU区别 ##CPU CPU的最大好处是它的灵活性。凭借其冯 ...
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2021-01-25 11:32:10
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Compute Shader 可以在通常的渲染管线之外运行，执行一些大量的通用计算（GPGPU algorithms），因此可以联想到把一些大量相互之间没有关联的计算转移到GPU中进行，以减轻CPU的工作量。 Compute Shader 实例 #pragma kernel FillWithRed ...
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2021-01-22 11:44:28
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