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我有一个二进制图像，将有一个或多个blob。我想要每个blob的像素列表。如果我可以为每个blob找到一个种子点，我可以通过填充来查找blob的像素。对这个问题做了一些研究，我想我想要的算法是“连接组件标签”。我看到的大多数示例只是对Blob输出进行颜色编码。使用这种算法，我可以收集：blob上的一个点和blob的轴对齐边界框？连接的组件标签听起来像是我需要的正确算法吗？有没有人有一个很好的C

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如何确认NVIDIA K2200和Tensorflow-GPU正常工作？

我刚在我的Windows 10电脑上安装了两个Nvidia K2200 GPU，CUDA软件和CuDNN软件。我通过遵循this堆栈溢出的答案去检查一切是否正常，但是我收到了一条带有一堆警告的大消息。我不知道如何解释它。消息是否意味着某些东西和我的TensorFlow/Keras代码不起作用？这里是讯息话题： 2017-08-09 09:03:52.984209: W c:\tf_jenkins

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OpenCL单一工作项VS FPGA NDRange内核

我是OpenCL的新手，在FPGA上使用OpenCL进行分组密码加密。我读了一些论文，知道Opencl中有两种内核（单个工作项和NDRange）。 NDRange内核的功能不会由编译器自动流水线化，而单个工作项内核的功能将会自动流水线化。建议在FPGA上实现单个工作项内核而不是NDRange内核？为什么？如果我想让内核在循环中运行直到读取所有数据，那么内核（一次从主机获取一些数据 - 在FPG

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GLSL memoryBarrier（）

OpenGL红皮书版本8（GL 4.3）示例11.19将imageLoad()放置在while循环中，保持轮询，直到前一个基元的至少一个片段已更新此值。这本书说例11.19显示了一个非常简单的内存障碍用例。它允许片段之间的某种程度的排序得到保证。在 functionUsingBarriers()的顶部，使用一个简单的循环等待内存位置的内容到达我们当前的原始ID。因为我们知道没有来自同一个

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Tensorflow仅在CPU上运行CUDA版本

我在群集上运行tensorflow。我安装了CUDA版本。它工作没有任何问题。要使用GPU，我必须请求资源。现在，我只想在CPU上运行而不请求GPU资源。 On import tensorflow as tf, I get the error: ImportError: /home/.pyenv/versions/2.7.13/lib/python2.7/site-packages/tensor

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在Spyder中导入张量流时出错

我刚在新笔记本上安装了tensorflow。（蟒蛇4.3.24，Python的3.6.1，TensorFlow：1.2.1，GPU：NVIDIA 1060 6GB）目前四个问题。 {1} “未能加载天然TensorFlow运行时” 错误在Spyder的 File "D:/Programs/Codes-Python/OpenCVtest.py", line 13, in <module>

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GPU UTIL为0时运行tensorflow培训工作，上下文切换是非常高的

tensorflow: 1.2.0 gpu: TITAN X (Pascal) driver: 370.28 我跑distrubuted tensorflow训练图像分类模型，但是没有看到GPU使用（实际上，GPU UTIL MNIST或其他培训工作也0）。有当straced训练过程中的许多民意调查系统调用（FD调查是/ dev/nvidia0）： poll([{fd=8, events

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当分配形状张量时的OOM [1,144,144,144,128]

我使用的计算机是1080，其具有8GB的GPU存储器，我的计算机的存储器是32GB，但是阵列数据可能会很大以供我恢复，电脑告诉我资源枯竭。如果有无论如何解决这个问题或评估我需要这样一个庞大的numpy阵列的GPU内存，所以我可以买一台更好的计算机进行计算。通过我使用的batch_size的方式是1，所以我已经将内存减少到最小，或者我应该考虑减少原始列和我的numpy数组的高度，并且我认为这会影响我

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使用GPU调试器（GAPID）机器人工作室

我想使用Android Studio中的新的开源GPU调试工具，因为早期的版本中删除 https://developer.android.com/studio/debug/am-gpu-debugger.html 所以 - 我去了SDK-经理和安装GAPID - 没有问题。但我的问题 - 我该如何使用它，因为它应该被集成到Android Studio？的GPU渲染轮廓设备（ADB壳dumpsy

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如何在Windows上使用GPU支持编译Tensorflow Java API？

我有一些使用Tensorflow Java API在Windows上运行的模型。但是，我无法在GPU上运行这些模型。我想在Windows上编译Tensorflow Java API，遵循所述的步骤。但它没有GPU支持或任何补充说明。请帮忙解决这个问题吗？