首先很感谢能免费机器使用给我这样的初学者,主要是冲着gpu来的,看了是p40 22g显存,然后运行模型报错了could not allocate pinned host memory of size。。。。我一开始以为是显存不够,然后我把模型在调小到和本地都能跑动的时候还是报错,我就意识到不是显存的问题,好像是内存的问题,然后看评论区发现配的机器是20g内存,那这样应该能跑动啊,当我把模型再调小的时候就能跑动了,但这样就是失去了来这里的意义。想问一下到底是哪出问题,是机器本身占用过多内存的问题吗?
我在Nvidia Quadro FX 3800工作站上安装CUDA7.0(与TensorFlow一起使用)有困难。我想知道这是不是因为GPU不再受支持了。
驱动程序(340.96)的安装工作正常:
$ sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-340.96.run
Installation of the NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64
(version: 340.96) is now complete. Please update your XF86Config or
xorg.conf file as appr
我一直试图在我的GPU上运行我的神经网络,但由于某些原因,在创建设备时,Tensorflow不会看到全部的RAM内存,而是专注于2 2GB的空闲内存。
Using TensorFlow backend.
2018-05-25 11:00:56.992852: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this Ten
sorFlow binary was not compiled to use: AVX2
20
代码是在windows中开发的,但是当我在linux下用nvcc编译代码时,它给出了错误:
cutil_inline.h:没有这样的文件或目录。
我的机器中的PATH是:
# User specific aliases and functions
export PATH=/usr/local/cuda/bin:/usr/local/NVIDIA_GPU_Computing_SDK:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/NVIDIA_GPU_Computing_SDK:$LD_LIBRARY_PAT
我运行了颤振运行-d linux,下面是错误
Launching lib/main.dart on Linux in debug mode... Building Linux application... [FATAL:flutter/shell/gpu/gpu_surface_gl_delegate.cc(50)] Check failed: gl_version_string. The GL proc resolver's glGetString(GL_VERSION) failed Error waiting for a debug connection: The log rea
我已经在我的linux机器上安装了anaconda3和cuda9(准确地说是aws),当我按照官方文档检查caffe2安装时,它会显示成功消息,但当我使用以下脚本python2 -c 'from caffe2.python import workspace; print(workspace.NumCudaDevices())'检查GPU时,我会看到以下结果Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR E0729 20:58:01.995159 2016 common_gpu.cc:42] Found an un