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我有一个特定长度和宽度的地形，从他的文件bmp中获取信息。随着灰色阴影我可以修改我的地形。好吧，它的效果很好。问题来了。我需要将我的地形分割成较小的部分，并将它们连接在一起以创建原始地形。我该怎么做？我知道它是可能的。任何消化？那里，为什么？ MYS文件： HeightField.cpp #include "HeightField.h" HeightField::HeightFiel

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与Docker容器共享现有主机目录？

Docker允许使用-v选项在其他容器之间共享一个目录。但它遮蔽了主机上的任何现有目录。如何让主机目录对docker实例可见？例如，这在/opt创建一个挂载点： nvidia-docker run -i -t --name x nvidia/cuda:7.5-runtime-ubuntu14.04 -v /opt 但阴影主机/ opt中。这是安全的，通常需要的行为。但是对于开发和实例设置

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减少排列在一个大向量中的等长度的多个块使用CUDA

我正在寻找一种快速方法来减少排列为大向量的等长度的多个块。我有N个排列成一个大阵列的子阵列（连续元素）。每个子阵列都有一个固定的大小：k。所以整个阵列的大小是：N * K 我正在做的是调用内核N次。每次在它计算子阵如下还原：我会遍历包含在大矢量的所有子阵列： for(i=0;i<N;i++){ thrust::device_vector<float> Vec(subarray,

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安装后的ubuntu登录循环nvidia-375图形驱动程序

我遇到了登录循环问题。我已经尝试了几种解决方案，比如检查.Xauthority文件，启动lightdm服务等等。但问题依然存在。我检查的.xsession-errors文件它给了我以下日志 openConnection: connect: No such file or directory cannot connect to brltty at :0 upstart: gnome-sessio

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NVIDIA-SMI失败。 Could'nt与Nvidia驱动

我一个GPU节点上运行的云实例通信。我安装了CUDA，nvidia-smi显示了驱动程序细节，内存使用情况。几天后，我面对这个错误 “NVIDIA-SMI已经失败，因为它无法与NVIDIA驱动程序通信，确保最新的NVIDIA驱动程序安装并运行”。我安装了最新的驱动程序（英伟达-375.39特斯拉M40图形处理器）。我仍然面临同样的问题。是否有任何方法来 i）调试为什么nvidia-smi无法与驱

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如何获取Theano numpy程序的模块/目标代码

在我的大学里，我们有一个拥有Tesla GPU的群集。但是，资源由多个部门共享，超级计算部门要求用户唯一地提供需要在群集中运行的程序的模块/代码对象。在这种情况下，我搜索了一些关于这方面的信息。超级计算机有一个队列系统（这在超级计算机中通常是共享的）。据我所知，超级计算部门需要按照this这样的程序进行。那么，如何获得为GPU编译的Keras-Theano模型的目标代码？就像gcc model.c

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暂停后图形滞后。 Ubuntu 16.04 NVIDIA GeForce GTX 950M

在暂停Ubuntu 16.04这个奇怪的东西在每个窗口的边界。我已经尝试了四个这种驱动程序，但它没有帮助。驱动程序：

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nvidia-smi.exe“权限不足”

我的NVidia Quattro 600 GPU运行正常，但运行nvidia-smi.exe时显示“权限不足”。我在管理员模式下执行命令，驱动程序都是最新的。如何解决权限问题？运行How to verify the usage of the GPU?中提到的测试，我得知我“在CPU上运行”。（摆弄GPU，因为我试图运行CNTK的例子。）

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GeForce是否支持FFmpeg GPU加速视频处理？

On this page，它说“的GeForce”支持硬件加速编码和解码，支持NVIDIA的GeForce的Quadro，特斯拉和网格产品与费米，开普勒，麦克斯韦和Pascal一代GPU。但我找不到GeForce在同一页上列出的矩阵。 GeForce支持与否？

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Theano/Chainer报告不报告正确的免费VRAM上K80与12GB RAM

系统：的Ubuntu 16.04.2 cudnn 5.1，CUDA 8.0 我已经theano从混帐（最新版本）安装。当我从https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle/tree/resize-conv运行生成示例时，它会报告内存是否已用完CPU或GPU。 python generate.py sample_images/tu