假设我有一个以nn端口启动的节点服务器，并且上面没有任何WebSocket服务。问题是我的客户端尝试将WebSocket服务连接到此服务器。很明显，它应该无法连接到服务器。但是我无法捕捉到这个错误，我的客户端代码如下:try{this.ws=newWebSocket('ws://xxx:nn');}catch(e){fallback();console.warn(e);}我的期望是fallback方法在连接失败时被调用，但实际上错误并没有被上面的try...catch有谁知道如何捕获我的用例中的错误？ 最佳答案 可以注册websoc
我用cuda-c编写了一个简单的程序，它可以在eclipsensight上运行。这是源代码:#include#include__global__voidadd(inta,intb,int*c){*c=a+b;}intmain(void){intc;int*dev_c;cudaMalloc((void**)&dev_c,sizeof(int));add>>(2,7,dev_c);cudaMemcpy(&c,dev_c,sizeof(int),cudaMemcpyDeviceToHost);printf("\n2+7=%d\n",c);cudaFree(dev_c);return0;}现在
目录1什么是nn.Module？2从一个例子说起3nn.Module主要方法4自定义网络一般步骤1什么是nn.Module？在实际应用过程中，经典网络结构(如卷积神经网络)往往不能满足我们的需求，因而大多数时候都需要自定义模型，比如：多输入多输出(MIMO)、多分支模型、跨层连接模型等。nn.Module就是Pytorch中用于自定义模型的核心方法。在Pytorch中，自定义层、自定义块、自定义模型，都是通过继承nn.Module类完成的。nn.Module的定义如下classModule(object):def__init__(self):defforward(self,*input):de
目录1什么是nn.Module？2从一个例子说起3nn.Module主要方法4自定义网络一般步骤1什么是nn.Module？在实际应用过程中，经典网络结构(如卷积神经网络)往往不能满足我们的需求，因而大多数时候都需要自定义模型，比如：多输入多输出(MIMO)、多分支模型、跨层连接模型等。nn.Module就是Pytorch中用于自定义模型的核心方法。在Pytorch中，自定义层、自定义块、自定义模型，都是通过继承nn.Module类完成的。nn.Module的定义如下classModule(object):def__init__(self):defforward(self,*input):de
在内核之外的CUDA中打印设备变量的最佳方法是什么？我是否必须对主机执行cudaMemcpy然后打印结果值？当我尝试对使用cudaMalloc创建的指针使用printf时，程序崩溃了。似乎大部分注意力都集中在内核内部打印，而不是常规代码中。谢谢，埃里克 最佳答案 "WhenItrytouseprintfonpointerscreatedusingcudaMalloc,theprogramcrashes"如果你有这个:int*d_data,*h_data;cudaMalloc(&d_data,DSIZE);你不能这样做:printf(
是否有可能有两个或多个linux主机进程可以访问相同的设备内存？我有两个进程在它们之间传输高数据速率，我不想将数据从GPU带回进程A中的主机，只是为了将它传递给进程B，后者将memcpyh2d返回到GPU。将多个进程合并为一个进程不是一种选择。 最佳答案 我对CUDAAPI的理解是，这是不可能做到的。设备指针与给定的CUDA上下文相关，并且无法在进程之间共享这些指针。 关于linux-我可以在主机进程之间共享cudaGPU设备内存吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题
我想在两个独立的Linux进程之间传递一个Cuda上下文(使用我已经设置好的POSIX消息队列)。使用cuCtxPopCurrent()和cuCtxPushCurrent()，我可以获得上下文指针，但是这个指针在我调用函数的进程的内存中被引用，在进程之间传递它是没有意义的。我正在寻找其他解决方案。到目前为止，我的想法是:尝试深度复制CUcontext结构，然后传递副本。看看我能否找到一个共享内存解决方案，将我所有的Cuda指针都放在那里，以便两个进程都可以访问它们。将流程合并为一个程序。Cuda4.0中可能有更好的上下文共享，我可以切换到它。我不确定选项(1)是否可行，也不确定(2)是
问题陈述我正在从事一个使用记录器进行调试的大型项目。因为我喜欢跟踪某些CUDA内核中发生的事情，所以我试图找到一种方法来重定向printf。我的CUDA内核到stringstream(或任何流)，然后可以转发到记录器。可能的解决方案我设法使用以下代码做到了这一点:#include#include#include//dup#include#include//stringstream#include//ofstreamchar*output_file="printf_redirect.log";__global__voidprintf_redirect(int*src,int*res){r
我在我的电脑上成功安装了CUDA8.0，我可以通过在我的Ubuntu16.10中运行以下命令来查看它的文件:$sudofind/-namenvcc/usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc$sudofind/-namecuda/usr/local/cuda/usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/include/thrust/system/cuda/usr/share/doc/cuda/usr/include/nvidia-367/cuda然后，我得到了以下源代码(has_cuda.c)来检查是否安装了CUDA:#includein
我安装了cuda7，但是当我点击nvcc--version时，它打印出6.5。我想在GTX960卡上安装Theano库，但它需要nvcc7.0。我试过重新安装cuda，但它没有更新nvcc。当我运行apt-getinstallnvidida-cuda-toolkit时，它只安装6.5。如何将nvcc更新到7.0版？ 最佳答案 请按照官方安装指南卸载当前的cuda环境，然后安装最新的CUDA开发环境，包括cudaSDK、cudatoolkit和驱动。 关于linux-Nvcc的版本与CUD
