Tag: tensorflow-gpu

Wie kann ich festlegen, nvidia Laufzeit von docker-Komponieren.yml?

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Ich bin in der Lage zu laufen ein tensorflow container w/Zugriff auf die GPU über die Befehlszeile w/die folgenden Befehl $ sudo docker run --runtime=nvidia --rm gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu Ich würde gerne in der Lage zu sein, diese container

ImportError: libcudnn.so.6: nicht öffnen können shared object-Datei: Keine solche Datei oder Verzeichnis

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Bekomme ich folgenden Fehler beim importieren von Tensorflow. >>> import tensorflow Traceback (most recent call last): File "/home/jarvis/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 41, in <module> from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import * File "/home/jarvis/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module> _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper() File "/home/jarvis/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py",

Bedeutung von buffer_size im Dataset.Karte , Dataset.prefetch und Dataset.shuffle

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Als pro TensorFlow Dokumentation , die prefetch und map Methoden der tf.contrib.data.Dataset Klasse, beide haben einen parameter namens buffer_size. Für prefetch Methode, der parameter ist bekannt als buffer_size und gemäß der Dokumentation : buffer_size: tf.int64 scalar tf.Tensor,

python : nicht importieren tensorflow-gpu

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Habe ich erfolgreich meine tensorflow Umgebung mit Anaconda3 auf meinem Rechner mit der eingeführten Schritte auf diesem link. Aber wenn ich versuche, um zu versuchen zu tun : >>> import tensorflow as tf Bekomme ich folgende Fehlermeldungen

Sehr niedrige GPU-Auslastung während der Ausbildung in Tensorflow

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Ich versuche zu trainieren, eine einfache multi-layer-perzeptron für ein 10-Klasse Bild-Klassifizierung Aufgabe, die einen Teil des Auftrages für die Udacity Deep-Learning-Kurs. Um genauer zu sein, ist die Aufgabe zu klassifizieren Buchstaben gerendert aus verschiedenen Schriftarten (dataset aufgerufen

Das Verständnis der ResourceExhaustedError: OOM bei der Zuteilung von tensor mit Form

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Ich versuche zu implementieren ist ein überspringen dachte Modells mit tensorflow und eine aktuelle version ist platziert hier. Derzeit habe ich mit einer GPU von meinem Rechner (insgesamt 2 GPUs) und der GPU-info ist 2017-09-06 11:29:32.657299: I

Keras mit TensorFlow backend nicht mit GPU

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Baute ich die gpu-version des docker-image https://github.com/floydhub/dl-docker mit keras version 2.0.0 und tensorflow version 0.12.1. Ich lief dann die mnist-tutorial https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py aber klar, dass keras ist nicht mit GPU. Unten ist die Ausgabe, die ich habe root@b79b8a57fb1f:~/sharedfolder#

Wie setzen bestimmte gpu in tensorflow?

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Ich angeben will, die die gpu zum ausführen von meinem Prozess. Und ich habe es wie folgt aus: import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:0'): a = tf.constant(3.0) with tf.Session() as sess: while True: print sess.run(a) Aber noch

tensorflow Mac-OS-gpu-Unterstützung

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Laut https://www.tensorflow.org/install/install_mac Hinweis: ab der version 1.2 TensorFlow nicht mehr bietet GPU-Unterstützung unter Mac OS X. GPU-Unterstützung für OS X nicht mehr zur Verfügung. Allerdings würde ich ausführen will, eine e-gpu-Konfiguration wie akitio Knoten mit 1080 ti