cudnn

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    我想提取VGG16模型中最后一层的激活。为此,我在模型上使用了一个装饰器,如下所示。 当我将一个cuda张量传递给模型时,我得到一个CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR和下面的回溯。 任何人都知道我错了哪里? 回溯: File "/media/data1/iftachg/frame_glimpses/parse_files_to_vgg.py", line 80, in get_

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    在windows上,如何验证安装的CuDNN的版本号? 当我搜索Linux机器的答案时,我发现了很多结果。看起来似乎没有一个明确的方法来找出Windows的安装版本。

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    我有一些麻烦了解使用batchnormalization的DNN模型,在使用keras的详细说明中。有人可以向我解释我构建的这个模型中每一层的结构和内容吗? modelbatch = Sequential() modelbatch.add(Dense(512, input_dim=1120)) modelbatch.add(BatchNormalization()) modelbatch.a

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    在ubuntu14.04,我用pytorch与cudnn.This问题发生了: Traceback (most recent call last): File "main.py", line 58, in <module> test_detect(test_loader, nod_net, get_pbb, bbox_result_path,config1,n_gpu=conf

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    要创建RNN单元,有几个类如GRUCell和LSTMCell,它们可以稍后用于创建RNN层。 还有另外两个类CudnnGRU和CudnnLSTM可以直接用于创建RNN图层。 在文档中他们说后者类有cuDNN的实现。当我创建RNN模型时,为什么我应该使用或不使用这个cuDNN已实现的类而不是经典的RNN实现?

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    我无法让它工作!现在已经尝试了近两天了。安装Cuda8和CuDnn 6 - 没有工作。在这里添加了写在ImportError: libcudnn when running a TensorFlow program中的解决方案。 我得到的错误 - 回溯(最近通话最后一个): File "/home/shenath/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tens

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    我正在启动多个线程的Windows环境中的C++项目(VS2105)中工作。 PC有两个NVIDIA GeForce GTX 1080.每个线程在GPU模式下使用不同的caffe分类器。 如果所有线程使用一个GPU,程序运行良好。它使用GPU 0或使用GPU1都可以很好地工作。当我为每个线程使用不同的GPU时,问题就来了。例如,如果该程序将启动两个轮胎胎面和分类中的线程1使用GPU 0(Caffe

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    我在Ubuntu 16.04,cuDNN 5.1.5和CUDA升级我TensorFlow 1.0.1与 $ pip install --upgrade tensorflow-gpu 8.0 然而,有错误消息,当我输入tensorflow在Python模块如下: >> import tensorflow as tf Traceback (most recent call last):

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    我正在尝试使用VGG16运行一些基本的传输学习代码。我使用的是Ubuntu 16.04,TensorFlow 1.3和Keras,我有4个1080ti GPU。 当我到了这行代码: datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) model = applications.VGG16(include_top=False, weights='imagenet

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    您好我想通过安装CUDA,cuDNN等来让Tensorflow GPU工作。我遵循了Tensorflow网站上的所有步骤以及几个安装教程。但是,我一直卡住了一段时间,出现以下错误。有谁知道什么可能是错的?提前致谢。 >>> import tensorflow Traceback (most recent call last): File "C:\Users\maxhx\Anaconda