我有几台GPU的机器。我的想法是将它们附加到不同的docker实例，以便在CUDA(或OpenCL)计算中使用这些实例。我的目标是使用相当旧的Ubuntu和相当旧的AMD视频驱动程序(13.04)设置docker镜像。原因很简单:升级到较新版本的驱动程序会破坏我的OpenCL程序(由于错误的AMDlinux驱动程序)。所以问题来了。是否可以在带有新内核4.2和更新的AMD(fglrx)存储库中的驱动程序？附:我试过thisanswer(使用Nvidia卡)，不幸的是，docker镜像中的deviceQuery没有看到任何CUDA设备(因为它发生在一些原始答案的评论者身上)......附
我正在寻找一种在docker容器内使用GPU的方法。容器会执行任意代码，所以我不想使用特权模式。有什么建议吗？从之前的研究中，我了解到run-v和/或LXCcgroup是可行的方法，但我不确定如何完全实现这一点 最佳答案 Regan的回答很好，但它有点过时了，因为正确的方法是避免lxc执行上下文，因为Docker有droppedLXC作为docker0.9的默认执行上下文。相反，最好通过--device标志告诉docker有关nvidia设备的信息，并且只使用native执行上下文而不是lxc。环境这些说明在以下环境中进行了测试:U
我正在尝试将数据从CSV文件读取到tensorflow，https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/how_tos/reading_data/index.html#filenames-shuffling-and-epoch-limits官方文档中的示例代码是这样的:col1,col2,col3,col4,col5=tf.decode_csv(value,record_defaults=record_defaults)要读取文件，需要事先知道文件有多少列和多少行，如果有1000列，我需要定义1000个变量，如col1,col2,col3,col4,c
来自SavedModelDocs,SavedModel,theuniversalserializationformatforTensorFlowmodels.和SavedModelwrapsaTensorFlowSaver.TheSaverisprimarilyusedtogeneratethevariablecheckpoints.据我了解，如果有人想使用TensorFlowServing，SavedModel是必须的。但是，我可以在没有SavedModel的情况下将Tensorflow模型部署到服务服务器:卡住图形并将其导出为GraphDef，然后使用ReadBinaryProto
关闭。这个问题不满足StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。想改善这个问题吗？更新问题，使其成为on-topic对于堆栈溢出。5年前关闭。Improvethisquestion我一直在研究C++的库/扩展，这些库/扩展将允许在高层次上进行基于GPU的处理。我不是GPU编程方面的专家，也不想深入挖掘。我有一个由具有虚函数的类组成的神经网络。我需要一个基本上为我进行GPU分配的库-在高层次上。有一个人在名为GPU++的系统上写了一篇论文，该系统为您完成了大部分GPU工作。我在任何地方都找不到代码，只有他的论文。有没有人知道类似的库，或者有没有人有GPU++的代码？
这个问题出现的时候，首先要检查自己安装的tensorflow包的版本，因为一般tensorflow大于2.0的版本已经不再支持contrib的应用。首先打开电脑命令行模式，输入pythonimporttensorflowastftf.__version__查看电脑tensorflow版本，如果版本大于2.0，这时候就衍生出两种解决方法 1：手动降低tensorflow的版本。首先在在AnacondaPrompt中输入：pipuninstalltensorflow卸载原有版本 tensorflow。然后输入pipinstalltensorflow==1.13.1解决问题。2：新版本tensorf
我正在开发一个在数组中包含大约10到3000万个浮点值的统计应用程序。几种方法在嵌套循环中对数组执行不同但独立的计算，例如:DictionarynoOfNumbers=newDictionary();for(floatx=0f;x当前应用程序是用C#编写的，在IntelCPU上运行，需要几个小时才能完成。我不了解GPU编程概念和API，所以我的问题是:是否有可能(并且有意义)利用GPU来加速此类计算？如果是:有谁知道任何教程或有任何示例代码(编程语言无关紧要)？ 最佳答案 更新GPU版本__global__voidhash(floa
50.1FeatherCNNFeatherCNN是由腾讯AI平台部研发的基于ARM架构的高效CNN推理库，该项目支持Caffe模型，且具有高性能、易部署、轻量级三大特性。该项目具体特性如下：高性能：无论是在移动设备（iOS/Android），嵌入式设备（Linux）还是基于ARM的服务器（Linux）上，FeatherCNN均能发挥最先进的推理计算性能；易部署：FeatherCNN的所有内容都包含在一个代码库中，以消除第三方依赖关系。因此，它便于在移动平台上部署。FeatherCNN自身的模型格式与Caffe模型完全兼容。轻量级：编译后的FeatherCNN库的体积仅为数百KB。50.2Ten
在使用带有Python绑定(bind)的Tensorflow时如何将张量转换为numpy数组？ 最佳答案 TensorFlow2.xEagerExecution默认启用，所以只需调用.numpy()在张量对象上。importtensorflowastfa=tf.constant([[1,2],[3,4]])b=tf.add(a,1)a.numpy()#array([[1,2],#[3,4]],dtype=int32)b.numpy()#array([[2,3],#[4,5]],dtype=int32)tf.multiply(a,b)
TensorFlow有两种方法来评估图的一部分:Session.run对变量列表和Tensor.eval。这两者有区别吗？ 最佳答案 如果你有一个Tensort，调用t.eval()相当于调用tf.get_default_session().run(t)。您可以将session设置为默认值，如下所示:t=tf.constant(42.0)sess=tf.Session()withsess.as_default():#or`withsess:`tocloseonexitassertsessistf.get_default_sessio
