【Detectron2】Not compiled with GPU support 【maskrcnn】

我已经分析了我的模型 似乎该内核约占我总运行时间的 2 3 我一直在寻找优化它的建议 代码如下 global void calcFlux double concs double fluxes double dt int idx blockI

我试图找出 numpy pytorch gpu cpu float16 float32 数字之间的舍入差异 而我发现的内容让我感到困惑 基本版本是 a torch rand 3 4 dtype torch float32 b torch r

如何使用 CUDA 并行有效地从数组中删除零值 有关零值数量的信息是预先可用的 这应该可以简化这项任务 重要的是数字必须保持源数组中的顺序 当被复制到结果数组时 Example 该数组将例如包含以下值 0 0 19 7 0 3 5 0 0

我想了解如何在 cuda 运行时 API 应用程序中创建 cuda 上下文并与内核关联 我知道这是由驱动程序 API 在幕后完成的 但我想了解一下创作的时间线 首先 我知道 cudaRegisterFatBinary 是第一个 cuda a

我有一个基本的 PyTorch LSTM import torch nn as nn import torch nn functional as F class BaselineLSTM nn Module def init self su

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

要更改哪一部分来加速此代码 代码到底在做什么 global void mat Matrix a Matrix b int tempData new int 2 tempData 0 threadIdx x tempData 1 blockI

我已经在我的ubuntu上安装了cuda 6 5 我的显卡是 GTX titan 当我想要制作 cuda 样本之一时 模拟 粒子 我收到这条消息 gt gt gt WARNING libGLU so not found refer to C

我正在尝试用 pytorch 编写我的第一个神经网络 不幸的是 当我想要得到损失时遇到了问题 出现以下错误信息 RuntimeError Function LogSoftmaxBackward0 returned nan values in

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

我编写了一个脚本 在每次迭代后将我的模型和训练示例上传到 Google Drive 以防发生崩溃或任何阻止笔记本运行的情况 如下所示 drive path drive My Drive Colab Notebooks models if p

有什么区别吗 在 CUDA 程序中定义设备常量的最佳方法是什么 在 C 主机 设备程序中 如果我想将常量定义在设备常量内存中 我可以这样做 device constant float a 5 constant float a 5 问题 1

我实际上想估计一个以高斯混合作为基本分布的归一化流 所以我有点被火炬困住了 但是 您可以通过估计 torch 中高斯模型的混合来在代码中重现我的错误 我的代码如下 import numpy as np import matplotlib p

CUDA NPP 库支持使用 nppiFilter 8u C1R 命令过滤图像 但不断出现错误 我可以毫无问题地启动并运行 boxFilterNPP 示例代码 eStatusNPP nppiFilterBox 8u C1R oDeviceS

我正在尝试实现一个接收两张图像的暹罗网络 我加载这些图像并创建两个单独的数据加载器 在我的循环中 我想同时遍历两个数据加载器 以便我可以在两个图像上训练网络 for i data in enumerate zip dataloaders1

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

在 CUDA 可视化分析器版本 5 中 我知道 gld st requested throughput 是应用程序请求的内存吞吐量 然而 当我试图找到硬件的实际吞吐量时 我很困惑 因为有两对似乎合格的指标 它们是 gld st throug

我正在使用 pytorch 来训练模型 但是在计算交叉熵损失时我遇到了运行时错误 Traceback most recent call last File deparser py line 402 in

cuda最容易理解 最高效的代码组织是什么 经过一番调查后 我发现 cuda 函数声明应位于 cuh 文件中 实现位于 cu 文件中 内核函数实现位于 curnel 文件中 其他 C 内容通常在 cpp 和 h 文件中 最近我发布了一个问题