CudNN无效的输入形状
CudNN（CUDA Deep Neural Network library）是一个用于深度神经网络加速的GPU库，由NVIDIA开发。它提供了高性能的深度学习加速功能，可以在训练和推理过程中显著提高计算速度。
对于"CudNN无效的输入形状"的问题，这通常是由于输入数据的形状不符合CudNN的要求导致的。CudNN对输入数据的形状有一些限制，如果输入数据的形状不符合这些限制，就会出现该错误。
要解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：
- 检查输入数据的形状：首先，确保输入数据的形状符合CudNN的要求。CudNN通常要求输入数据是四维的，形状为(batch_size, channels, height, width)。如果输入数据的形状不符合这个要求，可以尝试重新调整数据的形状。
- 检查输入数据的类型：CudNN对输入数据的类型也有一些要求。通常情况下，CudNN要求输入数据的类型为float32。如果输入数据的类型不是float32，可以尝试将其转换为float32类型。
- 检查CudNN版本和配置：有时，CudNN无效的输入形状问题可能与CudNN的版本或配置有关。确保你使用的是最新版本的CudNN，并且配置正确。
如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试查看CudNN的官方文档或寻求相关技术支持，以获取更详细的解决方案。
腾讯云并没有直接提供与CudNN相关的产品或服务，但腾讯云提供了一系列与深度学习和人工智能相关的产品和服务，例如腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台等，可以帮助开发者在云端进行深度学习模型的训练和推理。你可以访问腾讯云官方网站（https://cloud.tencent.com/）了解更多相关信息。
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在阅读Tensorflow教程和API文档时，我不明白它们是如何定义卷积输入和过滤器参数的形状的。方法是:shape，其中输入是tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)：[batch, in_height, in_width, in_channels]，过滤器是shape：[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]。如果有人能够阐明如何正确定义"in_channel
浏览 0提问于2017-04-17得票数 2
在tensorflow 1中，有一个层tf.compat.v1.keras.layers.CuDNNLSTM是为使用cuDNN而构建的，而在tensorflow 2中，这个层被废弃为支持使用
1. `activation` == `tanh`
2. `recurrent_activation` == `sigmoid`
3. `recurrent_dropout` == 0
4. `unroll` is `False`
5. `use_bias` is `True`
6. Inputs are not masked or strictly right padded.
用
浏览 8提问于2020-07-10得票数 2
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1回答
我认为我们可以使用下面的代码段来创建一个LSTM堆栈，并将其状态初始化为零。
lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(
hidden_size, forget_bias=0.0, state_is_tuple=True)
cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([lstm_cell] * num_layers, state_is_tuple=True)
cell.zero_state(batch_size, tf_float32)
我不使用BasicLSTMCell，而是使用CUDNN
cud
浏览 2提问于2018-09-16得票数 2
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我正在尝试使用yolov4来检测对象。总之，当我运行这个命令时：
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4-csp.cfg yolov4-csp.weights -ext_output videoplayback.mp4
我认为：
数据自动化系统-版本: 10020 (10020)，cuDNN: 8.2.1，CUDNN_HALF=1，GPU计数:1
CUDNN_HALF=1 OpenCV版本: 4.1.1演示0: compute_capability = 620，cudnn_half = 0，GPU: NVIDIA Tegra X2 ne
浏览 25提问于2022-04-07得票数 2
4回答
多边形的边
、、、、
给定一个ASCII-艺术形状的字符/\|_，您的挑战是返回的边数，它有。
边是其中一条直线，例如：
\
\
\
/
/
|
|
|
|
_____
都是两边的。
例如，这个形状：
___
/ \
/_____\
有四面。您可以假设输入是一个有效的封闭形状，也就是说，如下所示：
/
_
/ \
\
/
/_\
\_/
_ _
/_\ /_\
不会发生，并且形状将永远不会触及自身，因此这是无效的：
/\/\
/ /\ \
/ /__\ \
|______|
测试案例：
/\
/__\ -> 3
________
/ \
|___
浏览 0提问于2022-01-18得票数 15
我是一个机器学习的初学者，我试图创建一个拼写纠正模型，拼写检查少量的词汇(大约1000个短语)。目前，我参考了tensorflow 2.0教程中的1.NMT和2.文本生成。我已经完成了一个编码层，但目前我有一些问题，以匹配以下各层的形状(译码器和注意)与前面的(编码器)。本教程中的编码器不是双向的，而我正在尝试实现双向编码器。下面是我的编码器和注意层的代码。
class Encoder(tf.keras.Model):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, enc_units, batch_sz):
super(Encoder,
浏览 0提问于2020-05-18得票数 1
1回答
我编写的函数可以绘制square、triangle或rectangle。它要求用户输入他们想要绘制的形状。如果输入不是下列之一，则重新要求用户输入有效输入：
有效输入
正方形，三角形，矩形，Q#函数退出。
我遇到的问题是，当用户第一次输入一个有效的输入时，函数就会完美地运行，并绘制出这个形状。然而，如果用户首先输入一个“无效输入”，例如(圆)，它会要求用户重新输入一个“有效输入(形状)”。当他这样做时，无穷函数一直在说：
错误消息
形状未知。请再次输入形状绘制(q退出)：
码
def get_valid_shape():
''' Asking the u
浏览 2提问于2015-05-11得票数 0
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1回答
我正在建立CNN模型，“” x_test = np.array(x_test).reshape(-1,IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE,1)
x_train = np.array(x_train).reshape(-1,IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE,1)
model = tf.keras.Sequential()
model.add(Conv2D(16,(3,3),padding='same',input_shape=x_train.shape[1:]))
model.add(Activation("relu"))
model
浏览 26提问于2021-10-31得票数 0
1回答
胶囊网络参数
、、、
我找到了用于MNIST数据集的参数，如下所示
# Parameters Based on Paper
epsilon = 1e-7
m_plus = 0.9
m_minus = 0.1
lambda_ = 0.5
alpha = 0.0005
epochs = 3
no_of_secondary_capsules = 10
params = {
"no_of_conv_kernels": 256,
"no_of_primary_capsules": 64,
"no_of_secondary_capsules": 128,
浏览 3提问于2022-01-30得票数 0
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我是使用三维卷积链接(与ConvolutionND)在我的链.
前向计算运行平稳(我检查了中间结果形状，以确保正确理解convolution_nd参数的含义)，但在向后的过程中，CuDNNError将与消息CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED一起引发。
cover_all参数的ConvolutionND作为它的默认值False，所以我不知道什么可能是错误的原因。
下面是我如何找出一个卷积层：
self.conv1 = chainer.links.ConvolutionND(3, 1, 4, (3, 3, 3)).to_gpu(self.GPU_1_ID)
调用堆栈是
File
浏览 0提问于2018-07-19得票数 1
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我试着做一个程序，找出多个形状的总面积。首先我找出形状的数量，然后找出形状的类型，然后把它全部加起来。如果输入不正确，我试图让用户重新输入形状类型。我试图在最后一个函数中使用return，但是我一直收到一个错误，说明它不在函数中。如果输入无效，我似乎想不出如何重复shape_type。
shape_type = input("Type of shape (circle, rectangle, or triangle): ")
print(shape_type)
if shape_type == "circle":
Radius =
浏览 1提问于2022-03-05得票数 0
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我的nvidia驱动程序是
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 384.130 Wed Mar 21 03:37:26 PDT 2018
我的cuda版本是
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176
我确信我已经以正确的方式安装了nvidi
浏览 160提问于2019-03-17得票数 -1
多gpu模型init代码：
local dpt = nn.DataParallelTable(1, true, true)
:add(model, gpus)
:threads(function()
local cudnn = require 'cudnn'
cudnn.fastest, cudnn.benchmark = fastest, benchmark
end)
dpt.gradInput = nil
model = dpt:cuda()
在处理model:param
浏览 1提问于2017-07-15得票数 0
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1回答
我正在尝试使用torch.utils.tensorboard记录我的神经网络结构。但是，当我使用作者的add_graph函数时，出现了以下错误：
Cannot insert a Tensor that requires grad as a constant. Consider making a parameter or input, or detaching the gradient.
然后打印一个形状张量(512,512)，它等于模型输入和输出维的一个隐藏层。
我使用的代码如下：
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer
浏览 16提问于2022-01-17得票数 1
1回答
我正在使用shapely并尝试输入如下所示的多边形，
然而，这显然是无效的，因为它会自己交叉。我想保留它的形状，并将其输入到我的程序中。有什么办法可以做到这一点吗？我不应该使用shapely吗？
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
我在Ubuntu系统上使用Python和IDE Pycharm，Ubuntu系统安装并工作了CUDA 7.5。
我刚刚合并了CUDNN文件与我的一般CUDA安装。
现在，当我从TensorFlow的网站运行深层卷积nn教程时，我得到以下错误：
F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:383]无法设置cudnn过滤器描述符: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
有人知道这个问题的根源吗？这是我的CUDNN安装的问题吗？(我只运行了rsync -av ./include/ /usr/local/cuda/include和rsyn
浏览 4提问于2016-04-18得票数 2
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tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnGRU的声明call返回rnn_output, rnn_state。RNN state是一个元组，在像GRU这样的非LSTM情况下，它只有一个元素--形状为[num_layers * num_dirs, batch_size, num_units]的张量(在本例中，num_dirs为2，对于双向GRU)。但是，文档没有指定外部形状的顺序。
简而言之，给定一个n层双向GRU，这个张量是[final_state_fw_1, ..., final_state_fw_n, final_state_bw_1, ..., final_state_bw_n
浏览 8提问于2018-07-17得票数 1
因此，我正在尝试训练我的BigBird模型(BigBirdForSequenceClassification)，我开始了培训的时刻，以下面的错误信息结束：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\######", line 189, in <module>
train_loss, _ = train()
File "C:\Users\######", line 152, in train
loss = cross_entropy(preds, labels)
浏览 7提问于2022-01-17得票数 0
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我正在运行一个程序来处理一些数据，并且我推断出TensorFlow模型和Pytorch模型。
当推断这两个模型中的任何一个时，一切都很好。但是，当我添加pytorch输入时，我的程序崩溃，并显示以下错误：
2018-05-14 12:55:05.525251: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:385] could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
2018-05-14 12:55:05.525280: F tensorflow/core/kernels/conv_
浏览 3提问于2018-05-14得票数 0
在jupyter笔记本单元中运行此命令
!whereis cudnn.h
获取此输出。
cudnn: /usr/include/cudnn.h
在jupyter笔记本单元中运行此命令
%env CUDNN_H_PATH=/usr/include/cudnn.h
设置环境变量
在jupyter笔记本单元中运行此命令
%env CUDNN_H_PATH=$(whereis cudnn.h)
弄到这个
!echo $CUDNN_H_PATH
$(whereis cudnn.h)
问题
是否可以将!whereis cudnn.h的输出设置为环境变量CUDNN_H_PATH
浏览 0提问于2019-08-29得票数 0
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我一直试图安装Tensorflow为我的新RTX 2070超级。我一直按照以下指示行事：
步骤
验证系统具有cuda功能的gpu
。
下载并安装nvidia cuda工具包和cudnn
。
设置环境变量
验证安装
如果您以前安装过，请先删除它.
sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt remove nvidia-*
sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*
sudo apt-get autoremove && sudo apt-get autoclean
sudo rm -rf /usr/local/cuda*
浏览 0提问于2019-11-10得票数 1
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cudnn_samples_v7中的RNN示例(RNN_example.cu)被设置为使用CUDNN_DATA_FLOAT。我想修改它以使用CUDNN_DATA_INT8。当我进行全局更改、编译和运行时，我得到以下运行时错误：
$ ./RNN_int8 20 2 512 64 0
cuDNN Error: CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED RNN_example_int8.cu 285
cuDNN Error: CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED RNN_example_int8.cu 302
cuDNN Error: CUDNN_STATUS_BAD_P
浏览 46提问于2018-08-28得票数 0
我想加快我的LSTM网络，但由于我使用它作为OCR (其中序列有可变长度)，我不能使用简单的LSTM实现。这就是为什么我使用"tf.nn.dynamic_rnn“。
基于tensorflow ()中RNN的基准测试，CUDNN实现用于一次创建所有模型(它不像其他结构一样使用"tf.nn.rnn“结构)。我假设使用可变长度的CUDNN可能是不可能的，但可能有人成功了吗？
第二，这是使用"tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn"，因为我想使用Bi的OCR。但这一点应在实施第一部分后加以解决。
编辑:看起来"tf.contrib.cud
浏览 5提问于2016-10-27得票数 6
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我花了很多时间在这上面，但是没有成功。有人能帮上忙吗？ 问题:我有两个表；一个源数据和一个查找数据。我需要计算查找数据在主表的相应列中出现的次数。列名可以是任何名称，但它们在另一个表中总是有对应的。 在附加的示例中，第一个表中有四列(月份/形状/动物/矿物)，查找表中也有相同的列。查找表包含不属于相应列的项(即“三角形”不是一个月，“小猫”也不是一个形状)。 我正在尝试使用Power Query来计算每列中无效条目的数量。我在想"Group By“是可行的，但我还是被卡住了…… 输入数据-月份-形状-动物-矿物-一月正方形小狗金二月圆小猫石英正方形三角形十月琥珀圆小猫十月铅正方形小马
浏览 32提问于2021-08-10得票数 0
我正在创建一个在tensorflow中的卷积自动编码器。我得到了一个准确的错误：
tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError: Conv2DBackpropInput: Number of rows of out_backprop doesn't match computed: actual = 8, computed = 12
[[Node: conv2d_transpose = Conv2DBackpropInput[T=DT_FLOAT, data_format="NHWC", padd
浏览 0提问于2016-05-01得票数 0
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当我尝试使用tensorflow运行对象检测程序时，我遇到了问题。我在用：
Ubuntu16.04 Tensorflow 1.11.0 Cuda 9.0 cuDNN 7.0.5
我的错误是：
tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:343] 2020-01-02 08:53:57.535277: e 加载运行时CuDNN库: 7.0.5，但源代码编译时为: 7.2.1。在CuDNN 7.0或更高版本的情况下，CuDNN库主版本和次要版本需要匹配或具有更高的次要版本。如果使用二进制安装，请升级CuDNN库。如果从源构建，请确保运行时加载的库与编译配
浏览 2提问于2020-01-02得票数 0
回答已采纳
看起来tf.get_variable不接受shape的Tensor，只接受int。这与可以接受Tensors的tf.Variable不同。这是正确的吗?如果是这样的话，当形状是Tensor时，有没有办法让tf.get_variable工作？我不想在图构建的这个阶段运行session，因为它会使下游的许多事情变得复杂。
我正在尝试对RNN使用cuDNN绑定，这涉及到在使用CudnnLSTM创建的模型上调用params_size()。它以Tensor的形式返回要保存在参数缓冲区中的参数数量，然后使用它来创建保存参数的变量。我不使用tf.Variable，而是使用tf.get_variable来保存
浏览 1提问于2017-04-19得票数 5
我试着安装了nvidia-cudnn，而且速度有点快，并且在提示中失败了。当我试图安装它时，我意外地撞到了拒绝。现在，当我试图卸载时，会得到以下错误：
$ sudo apt purge nvidia-cudnn -y
Reading package lists... Done
Building dependency tree... Done
Reading state information... Done
The following packages will be REMOVED
nvidia-cudnn*
0 to upgrade, 0 to newly install, 1 to
浏览 0提问于2022-10-28得票数 2
回答已采纳
我有Tensorflow 2.2和Cuda10.1和cuDnn 8.0.3
我无法运行我的脚本，因为它一直在查找cuDnn 7 dll文件: cudnn64_7.dll，我得到以下内容：
Could not load dynamic library 'cudnn64_7.dll'; dlerror: cudnn64_7.dll not found
尽管我为库达10.1安装了新发布的cuDnn 8.0.3 (参见)，但我还是回到了cuDNN 7.6.5，但我希望像NVIDIA声称的那样，获得"5倍快“的cuDNN v8.0。
对于如何完成这件事，有什么帮助或解决办法吗？谷
浏览 3提问于2020-09-15得票数 1
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按照Ubuntu16.04上的标准命令安装Lua和其他依赖项：
conda install lua=5.2 lua-science -c alexbw
我在这一行中出错了：
require 'cudnn'
错误是：`
/home/parth/miniconda3/envs/fastai-tf/bin/lua: ...h/miniconda3/envs/fastai-tf/share/lua/5.2/trepl/init.lua:384: module 'cudnn' not found:No LuaRocks module found for cudnn
浏览 0提问于2019-04-22得票数 3
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自从昨天我试图在Google上使用GPU运行Pytorch时，我收到了下面提供的错误。以前它运作得很好。我试着安装不同版本的Pytorch，但是我有不同的错误。
# Use PyTorch to check versions, CUDA version and cuDNN
import torch
print("PyTorch version: ")
print(torch.__version__)
print("CUDA Version: ")
print(torch.version.cuda)
print("cuDNN version is: &
浏览 148提问于2022-07-21得票数 1
1回答
我正试着在我的电脑上训练SegNet。我有GTX860M显卡。nvidia-driver-440，CUDA10.1和cuDNN7已经安装，但错误信息显示无法创建cudnn句柄。cuDNN在我的其他型号上工作没有任何问题。我试着减少批量大小，但没有帮助。我如何解决这个问题？ 错误 Epoch 1/10
2020-06-18 18:59:04.172516: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcudnn.so.7
2020-0
浏览 33提问于2020-06-19得票数 0
我试图用750 to在ubuntu14上编译caffe，但我做不到。我在/usr/local/cuda/lib64 64中安装了cudnn库，/usr/local/cuda/include中的cudn.h头文件似乎仍然存在问题。我真的认为启用cudNN=1 in Makefile.config
# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).
USE_CUDNN := 1
这就是问题所在。这些错误到底是什么？
./include/caffe/util/cudnn.hpp:65:5: error: expected prim
浏览 1提问于2015-01-16得票数 5
回答已采纳
我已经从NVIDIA NGC检索到以下Docker镜像，使用Singularity：。
我拉取了标签'11.1-cudnn8-devel-ubuntu18.04‘，如下所示：
singularity pull docker://nvcr.io/nvidia/cuda:11.1-cudnn8-devel-ubuntu18.04
然后可以在本地使用这个镜像'cuda_11.1-cudnn8-devel-ubuntu18.04.sif‘。
然后，我尝试根据下面的定义文件，使用一些构建工具和一些Python来扩充这个镜像：
Bootstrap: localimage
From: cud
浏览 16提问于2020-10-16得票数 1
与现有的conv2d()几乎相同，但我想向它添加一个特殊的函数。
假设我们的形状为5x5过滤器，形状为100x100输入。
据我理解，conv2d()在内部做：
从整个输入中选择一个5x5输入区域。
计算5x5输入区域与滤波器之间的卷积。
以给定的步数进入下一个输入区域。
相反，customized_conv2d()内部希望这样做：
从整个输入中选择一个5x5输入区域。(相同)
从5x5输入区域中的每个值减去f(5x5输入区域)的标量值。(加)
计算5x5输入区域的减去值与滤波器之间的卷积。(相同)
以给定的步数进入下一个输入区域。(相同)
其中f(
浏览 4提问于2017-12-25得票数 3
我正在尝试在Ubuntu 14.04上启用cuDNN-6.5-R1来编译Caffe。CUDA版本为7.0。
我复制了/usr/local/cuda/include中的cudn.h头文件和/usr/local/cuda/lib64中的cudnn库，然后是"sudo ldconfig"，当我执行"make all“时，我得到了以下错误：
PROTOC src/caffe/proto/caffe.proto
CXX .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc
CXX src/caffe/util/db.cpp
In file incl
浏览 2提问于2015-05-08得票数 0
我正在尝试解决标题中的问题：
Loaded runtime CuDNN library: 7.1.2 but source was compiled with: 7.6.0. CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version in case of CuDNN 7.0 or later version
我还读过其他几篇文章(例如：)
这基本上告诉我，我的机器有CuDNN 7.1.2，但我需要7.6.0。答案是下载并安装7.6.*
唯一的问题是，我认为我是按照nvidia档案()上的
浏览 2提问于2020-04-05得票数 5
文件状态错误: cuDNN : d:\yolo\darknet-master\darknet-master\src\convolutional_layer.c : cudnn_convolutional_setup()：cuDNN: 253 : build time: Jul 31 2021 - 17:26:08
cuDNN错误: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
浏览 35提问于2021-07-31得票数 1
我正在尝试制作一个属性形状，它可以区分“真实”定义和作为skos:definition的值的定义的占位符。我的输入往往在定义字段中包含"“、"N/A”、"N.A.“、"None”等内容，这很好，除了我的shacl形状应该识别这个定义是无效的。 :PlaceholderForDefinition
a sh:PropertyShape ;
sh:path skos:definition ;
sh:minLength 1 ;
sh:not [sh:in ([sh:pattern "^(?!\s*n\s*/?\s
浏览 34提问于2021-09-14得票数 0
这个提供了一种检查CUDNN版本的方法。
CUDNN_H_PATH=/usr/include/cudnn.h
cat ${CUDNN_H_PATH} | grep CUDNN_MAJOR -A 2
我试图在上使用这种方法
实际上，我有CUDNN版的colab。
cat /usr/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
然后我试图找出是否有可能从jupyter笔记本单元中设置Ubuntu环境变量。
从终端，下面的命令运行良好。
$ export abc=1
$ echo $abc
1
在jupyter记事本()单元中运行此程序将一无所获
回送U
浏览 0提问于2019-08-18得票数 0
回答已采纳
我正在尝试运行一个已经安装了以下要求的代码： tensorflow-gpu==1.4.1 ,scipy==1.0.0, opencv-python==3.3.0.10, numpy==1.11.0, Pillow==5.1.0, CUDA 8.0, Cudnn 6.0 def __init__(self, pad_result: tuple = None, width=0, height=0): 我得到了一个无效的语法错误，我正在使用anaconda运行，我尝试了几个不同的python版本(2.7，3.6...)有没有特定的版本可以使用，或者是另一个问题？
浏览 24提问于2020-06-23得票数 0
1回答
我想在Linux上使用GPU & Anaconda环境。我应该已经修改了每个模块的版本，但是它不起作用。Cuda和cuDNN是通过使用conda安装的。每个模块和驱动程序的版本如下：
·GPU:RTX 2070 SUPEER·OS:LinuxMint19.3 Tricia (Ubuntu18.04)·Nvidia-驱动程序:435.21
# conda list tensorflow
tensorflow 2.1.0 gpu_py37h7a4bb67_0
tensorflow-base 2.1.0
浏览 1提问于2020-11-13得票数 0
回答已采纳
我的输入是(1，3，80，80，19)，我希望将其重塑为(3,6400，19)或(1，3,6400，19)。我试着这样做 input_features = [
("714", datatypes.Array(1, 3, 80, 80, 19))]
builder.add_reshape(name='714_reshape', input_name='714', output_name='714_reshape', target_shape=(3, 6400, 19), mode=0) 但是我得到这个错误的Espres
浏览 53提问于2021-03-25得票数 1
回答已采纳
我试图在XGBRegressor上预测数据，但当我拟合模型时，它给出了无效形状的值错误。
从xgboost导入XGBRegressor
my_model = XGBRegressor() my_model.fit(X_train，y_train)
ValueError:标签的形状无效：(4074，5)
浏览 4提问于2021-12-04得票数 0
我正在尝试创建一个polygon names列表或字典，这样我就可以为任何给定数量的边生成一个名称，例如，如果输入是18，那么输出将是"octadecagon“我觉得应该有一种简单的方法来实现这一点，但我不确定如何实现 我想也许我可以通过使用整数除法和余数来暴力地强制它，但这似乎太乏味和无效。
浏览 13提问于2019-09-26得票数 0
我希望将版本号作为一个参数接收，并在Dockerfile中运行脚本时提取URL中不同位置的主/小号。
ARG CUDA_VERSION
ARG CUDNN_VERSION
ENV CUDA_FULL="${CUDA_VERSION:-8.0.61_375.26}" \
CUDA_MAJOR="$(echo ${CUDA_VERSION:-8.0.61_375.26} | cut -d. -f1)" \
CUDA_MINOR="$(echo ${CUDA_VERSION:-8.0.61_375.26} | cut -d. -f2)"
浏览 2提问于2017-09-04得票数 9
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我有一个anaconda安装，我用它在Windows10上配置了Python3.6，tensorflow 1.13。安装工作正常，除非我尝试调用CuDNN代码，即conv2d和类似的函数，当我遇到以下错误时：“E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:324] Loaded cudnn library: 7.3.1但源代码是用: 7.4.1编译的。如果是CuDNN 7.0或更高版本，CuDNN库的主要和次要版本需要匹配或具有更高的次要版本。如果使用二进制安装，请升级您的CuDNN库”。 Which TensorFlow and CUDA ve
浏览 14提问于2019-04-21得票数 1
Tf version: 1.6.0 GPU
Os: Windows 10 64bit
CUDA: 9.0
CUDNN: 7.0.5 for CUDA 9.0
GPU: GeForce GTX 1070
GPU version: 385.54
RAM: 23.95GB
CPU: Intel i7-3770k @3.50GHz
Python version: 3.6.4
我工作的代码上周起了作用，但现在不行了。没有对网络相关代码进行任何更改。
导入或初始化没有问题，但是当TF开始训练时，我遇到了一些问题。当它完成一个小型批处理并设置q_target时，就会出现这种情
浏览 1提问于2018-03-22得票数 0
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输入:长度(占位符)、索引(一维张量)
输出: 0-1 1D张量
示例:长度5，索引0,1,3，输出张量应为1,1,0,1,0
我已经尝试过scatter_add，它需要Variable，这需要已知的形状，以及来自长度，长度的矩阵的embedding_lookup，当长度很大时，这是无效的。
有什么想法吗？
浏览 5提问于2018-01-29得票数 0
所以我安装了tensorflow，CPU版本运行良好，但我似乎无法让GPU工作。我是通过从Nvidia下载.deb来安装Cuda的。我复制了cudNN内容
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 6
#define CUDNN_MINOR 0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 20
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_
浏览 1提问于2017-04-08得票数 0
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