我正在尝试运行thisOpenCLExample在Ubuntu10.04中。我的显卡是NVIDIAGeForceGTX480。我已经手动安装了最新的NVIDIA驱动程序和CUDA工具包。程序编译没有任何错误。因此与libOpenCL链接有效。该应用程序也运行但输出非常奇怪(主要是零和一些随机数)。调试显示clGetPlatformIDs(1,&platform_id,&ret_num_platforms);返回-1001。google和stack告诉我，原因可能是/etc/OpenCL/vendors中缺少nvidia.icd。它不在那里，所以我在/etc/OpenCL/vendors
我可以访问运行Debian7并安装了两blockNvidiaTesla卡的系统。我想使用OpenCL进行一些基准测试。然而，OpenCL无法找到任何兼容平台。我是否需要任何额外的库或特殊驱动程序才能使用OpenCL？以下是显示未找到平台的示例代码:#include#include#ifdef__APPLE__#include#else#include#endifintmain(){inti,j;char*info;size_tinfoSize;cl_uintplatformCount;cl_platform_id*platforms;constchar*attributeNames[5
正在关注thistutorial当我在终端中运行board.py时，我在Ubuntu16.04上收到此错误:File"/home/alarik/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/errors_impl.py",line469,inraise_exception_on_not_ok_statuspywrap_tensorflow.TF_GetCode(status))tensorflow.python.framework.errors_impl.PermissionDeniedError:/
正如标题所说，只有在打开screensession的时候无法导入tensorflow，但是不打开screensession就没事了。我需要在linux后端运行代码，但现在我没有不知道如何解决问题。ImportError:libcublas.so.8.0:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory 最佳答案 你能在你的屏幕session中仔细检查你的LD_LIBRARY_PATH包含什么吗？如果它不包含cuda，那么添加它就可以在普通shell上解决我的问题。exportLD_LI
我是TensorFlow、Linux和ML的新手。我正在尝试在我实验室的另一个系统中使用GPU来训练我的模型。我已使用SSH连接到系统。现在我卡住的是我应该如何编写python代码？我可以做的一件事是在终端窗口中运行python，在那里我可以看到我所连接的另一台机器的用户名，但这需要很多努力，而且不是一种有效的方法。我想做的是将python代码写入一个文件(在我的机器上)并在拥有GPU的机器上运行它。你能告诉我应该怎么做吗？P.S:我知道这是一个非常基本的问题，但如果你能帮助我，我将不胜感激 最佳答案 抱歉插入我自己的网站，但我de
我有一个Javademoworking使用Tensorflow进行图像分类。它在Windows上运行良好，但现在我想从JavaTomcatWeb服务器将其作为Web服务运行。我已将所有Tensorflowjar添加到Tomcat的库中，但Tensorflow具有jni依赖项。我不确定如何安装和链接它以便Tensorflow可以在CentOSLinux服务器上运行。Ihavereadthis，但我不需要在服务器上运行python，只需从Java访问Tensorflow。更新:**好的，为了让它在Windows上的Tomcat上运行，我执行以下操作，从下载libtensorflow.jar
我最近尝试将我的Tensorflow安装从0.6升级到0.7.1(Ubuntu15.10、Python2.7)，因为它被描述为与更多最新的Cuda库兼容。一切都运行良好，包括来自Tensorflow入门页面的简单测试。但是我无法使用cuDNN。使用cuDNN运行程序时，我首先收到警告“无法加载cuDNNDSO”后来程序崩溃了Itensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:717]CreatingTensorFlowdevice(/gpu:0)->(device:0,name:GeForceGTX980,pcibusid:0000:01
最初Java虚拟机甚至无法启动，但我通过编辑nsight.ini文件并删除来修复-XX:MaxPermSize=256m和更新-Dosgi.requiredJavaVersion所以我现在可以看到启动画面并可以选择一个工作区目录。我这样做了，并得到了一个进度条，但它立即崩溃并且除了查看日志文件外没有给出任何指示，日志文件的开头是:!SESSION2016-12-0920:30:40.686-----------------------------------------------eclipse.buildId=unknownjava.version=9-internaljava.ve
我制作了一个安装了tensorflow的virtualenv，并将Python解释器设置更改为virtualenv所在的位置。当我运行程序时，它给出了错误:ImportError:libcudnn.so.5:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory我的.bashrc文件中写有以下几行exportCUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0exportLD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64:$LD_LIBRARY_PATHexportPATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH
我使用的是Ubuntu14.04，CUDA工具包8，驱动程序版本367.48。当我给nvidia-smi命令，它只是无限期挂起。当我再次登录并尝试杀死那个nvidia-smi时过程，用kill-9例如，它只是没有被杀死。如果我再给一个nvidia-smi命令，我发现两个进程都在运行-当然是从另一个shell登录时，因为它像以前一样卡住了。会不会是驱动的问题？这不是最新的，但仍然很新.. 最佳答案 我通过每次启动解决了这个问题sudonvidia-smi-pm1以上命令启用持久化模式。这个问题已经影响nvidia驱动程序两年多了，但他
