Описание тега nvidia-titan
0
ответов
Обучение модели TensorFlow с итоговыми операциями намного медленнее, чем без итоговых операций
Я тренирую модель, подобную Inception, используя TensorFlow r1.0 с графическим процессором Nvidia Titan X. Я добавил несколько итоговых операций для визуализации процедуры обучения, используя следующий код: def variable_summaries(var): """Attach a l…
23 фев '17 в 04:07
0
ответов
Произошла ошибка tenorRT ('*** Обнаружено разрушение стека ***: Python прекращен') при преобразовании замороженного графа тензорного потока
Я использую TensorFlow версии 1.7, cuda8.0, Python 2.7 для оптимизации модели TensorFlow VGG-16 с помощью кода ниже:- vgg_checkpoint = 'trained_models/models/vgg16/vgg_16.ckpt' image_decoded = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, None, None…
19 июл '18 в 14:05
0
ответов
cudaError_t 1: "вызов функции __global__ не настроен", возвращаемый из "cublasCreate(&handle_)"
Я запускаю эксперимент ASR, используя Kaldi на кластере SGE, состоящем из двух рабочих станций с TITAN XP. И случайно я встречаю следующую проблему: ОШИБКА (nnet3-train[5.2.62~4-a2342]:FinalizeActiveGpu():cu-device.cc:217) cudaError_t 1: "вызов функ…
21 дек '17 в 08:42
1
ответ
Как определить размер тестовой партии, чтобы полностью использовать NVIDIA Titan X
При обучении модели глубокого обучения я обнаружил, что графический процессор используется не полностью, если я установил поезд и проверил (проверил) размер партии на одинаковый, скажем, 32, 64, ..., 512. Затем я проверяю спецификации NVIDIA Titan X…
01 окт '16 в 13:30
0
ответов
GPU Nvidia-Titan X занимает слишком много времени для обучения моей сети. Отлично работает с tf cnn-benchmarks
Мой код вставлен ниже: #-------NETWORK 1--------------- network1 = Sequential() #Dense layers - 1st param is output network1.add(Dense(2048, input_shape=(8500,),name="dense_one")) network1.add(Dense(2048,activation='sigmoid',name = "dense_two")) net…
07 сен '17 в 17:49
0
ответов
Nvidia Titan X (Pascal) Tensorflow Windows 10
Моя операционная система - Windows 10, и я использую Keras с бэкэндом Tensorflow на процессоре. Я хочу купить графический процессор "Nvidia Titan x (Pascal)", как это рекомендуется для тензорного потока на сайте Nvidia: http://www.nvidia.com/object/…
20 мар '17 в 19:40
6
ответов
Как помешать тензорному потоку выделить всю память GPU?
Я работаю в среде, в которой вычислительные ресурсы используются совместно, то есть у нас есть несколько серверных машин, на каждом из которых установлено несколько графических процессоров Nvidia Titan X. Для моделей малого и среднего размера, 12 ГБ…
10 дек '15 в 10:19
0
ответов
Драйвер Nvidia для GT 610 и GTX TITAN X для использования Anaconda tenorflow-gpu
У меня есть система Ubuntu 16.04 с установленными GT 610 и GTX TITAN V. До сих пор я использовал драйверы nvidia 390 для системы. Но недавно я обновился до nvidia 396 (для Anaconda tenorflow-gpu), и теперь мои дисплеи не работают. Я могу подключитьс…
17 дек '18 в 05:29
1
ответ
Поддерживает ли nVidia Titan V GPUDirect?
Мне было интересно, сможет ли кто-нибудь помочь мне выяснить, поддерживает ли новый Titan V от nVidia GPUDirect. Насколько я могу судить, он ограничен картами Tesla и Quadro. Спасибо, что нашли время, чтобы прочитать это.
23 дек '17 в 15:58
2
ответа
Титан Z против процессора K40?
Я использую графические процессоры для научных вычислений. Недавно Nvidia выпустила свой флагманский продукт GeForce Titan Z. Хотелось бы узнать, как этот процессор отличается от Tesla K40 (еще один продукт NVIDIA). Я уже проверил спецификации, но х…
25 авг '14 в 17:41
1
ответ
cl::Image3D - ошибки на nVidia TITAN black, но не на устройстве Intel openCL?
Все, у меня есть следующие строки кода для настройки 3D-изображения в OpenCL: const size_t NPOLYORDERS = 16; const size_t NPOLYBINS = 1024; cl::Image3D my3DImage; cl::ImageFormat imFormat(CL_R, CL_FLOAT); my3Dimage = cl::Image3D(clContext, CL_MEM_RE…
29 авг '14 в 20:50
0
ответов
Тензор потока 1.8 на Titan X: CUDA_ERROR_INVALID_DEVICE
У меня установлена Ubuntu 16.04 с 2 графическими процессорами NVIDIA: GPU 0: GeForce GT 610 (UUID: GPU-710e856e-358f-7b7d-95b7-e4eae7037c1f) GPU 1: GeForce GTX TITAN X (UUID: GPU-5eacd6f3-f9e4-5795-c75c-26e34ced55ce) nvidia-smi выходы: Sun Jun 10 …
10 июн '18 в 12:01
0
ответов
В nvidia-smi не отображаются процессы
У меня проблема с драйверами TITAN RTX, я скачал и установил драйверы NVIDIA, также CUDA. Вся среда основана на VM ESXI. Несмотря на то, что я установил графический процессор в режим сохранения, карта не используется. Кроме того, когда он пытается з…
30 авг '20 в 22:49
0
ответов
Получение OOM с Titan X (Pascal), но не с GeForce 1080 Ti
В настоящее время я тренирую модель трансформатора (распознавание речи) на двух разных машинах. Один из них оснащен картами Titan X (~12 ГБ видеопамяти), другой - видеокартами 1080 Ti (~11 ГБ видеопамяти). Однако я не могу использовать тот же batch_…
16 дек '19 в 13:00
1
ответ
При использовании TensorFlow 2.0.0: Ошибка: устройство CUDA:0 не поддерживается службой XLA при настройке номера устройства XLA_GPU_JIT 0
Я пытаюсь запустить слой CuDNNLSTM на графическом процессоре Tesla V100-SXM2, но появляется ошибка из-за установленного TensorFlow-gpu 2.0.0 (невозможно перейти на более раннюю версию, потому что это общий сервер). Параметры ConfigProto устарели в t…
06 ноя '19 в 13:15
0
ответов
Tensorflow странное использование памяти графического процессора
Привет, я новичок в TensorFlow, GPU, моделирую все :) Я использую приведенный ниже код для создания встраивания текста texts = [ "This is the first sentence.","Another sentence for embedding.","Embeddings are useful for NLP."] import tensorflow as t…
10 ноя '23 в 15:46