不同CUDA版本对应的最小GPU运算能力和最低兼容驱动

我在尝试开发以练习 CUDA 的 CUDA 应用程序时遇到并发问题 我想通过使用 cudaMemecpyAsync 和 CUDA 内核的异步行为来共享 GPU 和 CPU 之间的工作 但我无法成功重叠 CPU 执行和 GPU 执行 它与主机

我正在尝试如何在 numba 中使用 cuda 然而我却遇到了与我预想不同的事情 这是我的代码 from numba import cuda cuda jit def matmul A B C Perform square matrix m

我使用 Caffe 使用非常简单的 CNN 结构对非图像数据进行分类 我在尺寸为 n x 1 x 156 x 12 的 HDF5 数据上训练网络没有任何问题 但是 我在对新数据进行分类时遇到了困难 如何在不进行任何预处理的情况下进行简单的前

我过去在linux上使用过opencv 但没有使用过cuda 几个月来我一直在与以下编译错误作斗争 在尝试了许多解决方案后 我放弃并使用 Windows 不过 我真的很想在 Linux 上工作 这是我用来编译 opencv gpu 网站上给

我正在编写 CUDA 程序 但收到令人讨厌的警告 Warning Cannot tell what pointer points to assuming global memory space 这是来自 nvcc 我无法禁用它 有没有办法过

我有一层layer in an nn Module并在一次中使用两次或多次forward步 这个的输出layer稍后输入到相同的layer pytorch可以吗autograd正确计算该层权重的梯度 def forward x x self

我一直在尝试微调 HuggingFace 的对话模型 Blendebot 我已经尝试过官方拥抱脸网站上给出的传统方法 该方法要求我们使用 trainer train 方法来完成此操作 我使用 compile 方法尝试了它 我尝试过使用 Py

假设我想将神经网络的所有参数相乘PyTorch 继承自的类的实例torch nn Module http pytorch org docs master nn html torch nn Module by 0 9 我该怎么做呢 Let n

当我尝试构建我的第一个 GPU 程序时 出现以下错误 有什么建议可能会出什么问题吗 错误 1 错误 MSB4062 Nvda Build CudaTasks SanitizePaths 任务 无法从程序集 C Program 加载 文件 M

CUDA 版本 10 1 帕斯卡 GPU 所有命令都发送到默认流 void ptr cudaMalloc ptr launch kernel lt lt lt gt gt gt ptr cudaDeviceSynchronize Is th

I have a network In one place I want to use concat As on this picture 不幸的是 该网络无法训练 为了理解为什么我想连续改变权重 这意味着 FC4096 中的所有值一开始都

我正在尝试 pytorch 的例子https pytorch org tutorials beginner blitz cifar10 tutorial html https pytorch org tutorials beginner b

我正在尝试使用 python API 来使用 TensorRt 我试图在多个线程中使用它 其中 Cuda 上下文与所有线程一起使用 在单个线程中一切正常 我使用 docker 和 tensorrt 20 06 py3 图像 onnx 模型和

我有一个张量叫做data形状的 128 4 150 150 其中 128 是批量大小 4 是通道数 最后 2 个维度是高度和宽度 我有另一个张量叫做fake形状的 128 1 150 150 我想放弃最后一个list array从第 2 维

如果我在网络中定义多个损失层 从这些末端到网络的开头是否会发生多个反向传播 我的意思是 他们真的是这样工作的吗 假设我有这样的事情 Layer1 Layer2 Layer n Layer cls1 bottom layer n top cl

这是一个关于如何确定CUDA网格 块和线程大小的问题 这是对已发布问题的附加问题here https stackoverflow com a 5643838 1292251 通过此链接 talonmies 的答案包含一个代码片段 见下文 我

将 pytorch 的 autograd 与 joblib 混合似乎存在问题 我需要并行获取大量样本的梯度 Joblib 与 pytorch 的其他方面配合良好 但是 与 autograd 混合时会出现错误 我做了一个非常小的例子 显示串行

当我从 PyTorch 中的发行版中采样时 两者sample and rsample似乎给出了类似的结果 import torch seaborn as sns x torch distributions Normal torch tens

我正在使用深度实验室 v2 https bitbucket org aquariusjay deeplab public ver2Caffe 版本 以便进行语义分割 我可以使用 imagenet 模型微调 ResNet101 但无法使用自定

对于神经网络项目 我使用 Pytorch 并使用 EMNIST 数据集 已经给出的代码加载到数据集中 train dataset dsets MNIST root data train True transform transforms T