我想停靠容器我的python脚本，使用gpu。容器化的原因是我试图在一个安装了python3.5的服务器上运行这段代码，但是stanfordnlp需要python3.6+。
因此，我的方法是创建一个使用最新python镜像的容器，运行将使用nvidia gpu的python脚本。
下面是一段python代码，其中导入了用于lemmatization技术的stanfordnlp。
import stanfordnlp
import pandas as pd
import string
stanfordnlp.download('en')
nlp = stanfordnlp.Pi
浏览 23提问于2020-03-17得票数 0
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假设我有一个带有10个GPU的服务器。我有一个python程序，它检测可用的GPU并使用它们。
我有几个用户将运行python (机器学习或数据挖掘)程序并使用GPU。
我最初想使用Hadoop，因为我发现Yarn擅长管理资源，包括GPU，而且纱线有一定的调度策略，比如公平、FIFO和容量。
我不喜欢硬编码的规则。user1只能使用gpu1，user2只能使用gpu2。
后来，我发现Hadoop似乎需要使用map- code模式编写的程序，但我的要求是在Windows或本地桌面上运行未经修改的代码，或者尽可能少地修改。
在一台具有多个GPU的机器上运行和调度python程序时，我应该考虑哪些知
浏览 0提问于2021-01-26得票数 0
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我遇到了一个非常关键的小问题，我在一个google云VM中运行了一个Unity实例，它在VR中作为一个小型社交体验的服务器。
问题是，如果Unity在没有图形处理器的情况下运行，它会开始阻塞处理器，游戏会因为很多用户而失败，这就是为什么我雇佣了一台eGPU特斯拉P4来运行Unity，我必须登录到远程桌面并点击播放。
事情是这样的，Windows禁用GPU当你去远程桌面，Unity打开没有GPU和GPU是“未知”(在dxdiag)，这就是为什么我需要解决RDP的问题，我需要登录而不禁用GPU加速，这样unity就可以打开并全力以赴运行我的游戏，服务器就像一个播放器，没有显示给其他客户端，因为它制
浏览 14提问于2018-12-12得票数 0
我正在使用tf.keras运行一个内存紧张(估计约为6GB)的GAN模型，而我的GPU似乎无法处理这个模型(只报告nans，预测失败)。有办法支持我的4GB GPU内存与系统内存吗？还是一种在GPU和CPU之间共享计算工作量的方法？
我的规格：
操作系统: Windows 10 64
GPU: Geforce GTX 960 (4GB)
CPU: Intel Xeon-E3 1231 v3 (4核)
Python : Spyder 5
Python: 3.8.5 / 3.8.10在只安装了tensorflow和chess模块的conda环境中
Tensorflow: 2
浏览 2提问于2021-06-07得票数 1
我试图在服务器上的特定GPU上运行python代码。服务器有四个GPU。当我使用安装了python3.8和tensorflow 2.2的虚拟环境运行代码时，它在特定的GPU上正确工作，只需在脚本的第一处添加以下几行代码即可。
import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2"
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
浏览 6提问于2022-01-17得票数 0
我在研究分布式Tensorflow。
# Create and start a server for the local task.
server = tf.train.Server(cluster,
job_name=FLAGS.job_name,
task_index=FLAGS.task_index)
if FLAGS.job_name == "ps":
server.join()
当我只启动一台ps服务器时。我看到它使用了所有的GPU和所有的GPU内存。
(我的环境:2个特斯拉K80 GPU)
+------------------
浏览 3提问于2017-04-13得票数 0
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如何在GPU上运行Keras？
、、、、
我试图使用GPU在远程服务器上运行我的ML任务。我打字
nvidia
我确信这个设备有一个GPU。
我正在使用Keras编写我的ML任务。我打算在一个GPU上执行我的任务。但我就是不能让这个程序在GPU上运行。我已经检查了正在运行的进程，我的任务不是其中之一。
我试图在代码中使用多种方法打印出可用的设备，但它们没有显示我有GPU。
从tensorflow.python.client导入device_lib
打印(device_lib.list_local_devices())
这给了我：
[名称："/device:CPU:0“device_type："CPU”
浏览 5提问于2022-06-15得票数 0
在装有Linux操作系统的GPU服务器上有一个默认的python版本，即python 2.6。现在我想从源码开始在服务器上安装一个新的python版本，即python2.7。我不应该改变默认的python版本，因为我不是管理员，而且出于某种原因。那么我该怎么做呢？
浏览 29提问于2016-08-26得票数 0
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nvidia gpu不适用于python3.6，只能用于python2.7版本。我正在研究ubuntu，Cuda10.1，以及所有的司机正常工作。我也尝试过创建新的python环境，但是gpu仍然可以用于python，而不是python3。如何使用gpu运行python3脚本？
请注意，tensorflow-gpu，torch已经安装并在python2上工作，唯一的问题是python3不使用gpu，包括jupyter笔记本(使用python3)。我使用ssh连接到服务器，已经安装了nvidia docker。
浏览 1提问于2020-05-30得票数 0
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我试着遵循上的说明，但它不起作用:每当我使用GPU运行Theano脚本时，它都会给出错误消息：
安装了CUDA，但设备gpu不可用(错误:无法获得可用gpu的数量:没有检测到具有CUDA功能的设备)
更具体地说，按照链接网页中的说明，我执行了以下步骤：
# Install Theano
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose g++ libopenblas-dev git
sudo pip install Theano
# Install Nvidia driv
浏览 5提问于2015-11-16得票数 4
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我有一个python功能，在木星笔记本/谷歌Colab，它检查当前的股票价格和其他计算。我计划根据一些触发器设置一些警报。因此，为了能够在整个工作日中运行，我如何以及在哪里运行代码？
如何运行python代码24x7？我需要一个24小时运行的指定服务器吗？
二、我是否应该将代码更改为python脚本，而不是使用笔记本？
三、对python项目结构有很好的参考吗？
四.对于python库设置电子邮件/sms/Whatsapp警报有什么建议吗？
我计划在将来增加ML功能。我应该使用云函数对本地GPU吗？
浏览 1提问于2020-09-05得票数 1
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1回答
我正在尝试建立Keras，以便使用我的GPU运行模型。我有一个Radeon RX580，正在运行Windows 10。
我看到CUDA只支持NVIDIA GPU，并且很难找到让我的代码在GPU上运行的方法。我试着下载和设置plaidml，但是后来from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices())只打印了我在CPU上运行的内容，而且没有一个GPU可用，尽管plaidml的安装是成功的。我读过PyOpenCl是必要的，但还没有得到一个明确的答案，为什么或什么能力。有人知道如何设
浏览 0提问于2019-08-15得票数 1
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我想要并行化我的Python代码，并且我正在尝试使用PyCuda。到目前为止，我所看到的是，您必须在Python代码中使用C语言编写一个“内核”。这个内核就是将要并行化的东西。我说的对吗？示例(将随机数数组加倍，来自)：
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
from pycuda.compiler import SourceModule
import numpy
a = numpy.random.randn(4, 4)
a = a.astype(numpy.float32)
a_gpu = cuda.mem_alloc(a.n
浏览 1提问于2018-11-29得票数 0
我想运行一个在服务器上也使用Tensorflow的Python脚本。当我在没有会话配置的情况下运行它时，进程会分配所有GPU内存，从而阻止任何其他进程访问GPU。
服务器规范如下：
CPU: 2x12核心@2.5 GHz，
RAM: 256 RAM
磁盘:2x240GB SSD，6x4TB@7200RPM，
GPU: 2×Nvidia Titan X.
此服务器由其他同事共享，因此不允许我分配所有GPU内存。
在Tensorflow网站上，我发现这些指令可以为使用的GPU内存设置一个阈值。
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_opt
浏览 9提问于2017-05-16得票数 1
我正在运行一个shell脚本，它执行几个python程序。shell脚本如下所示：
(python3 main.py --device /gpu:1 --wordCNNSize 100 --uttCNNSize 100 --dropOut 0.3 --uttWindowSize 10 --learningRate 0.0001 &
python3 main.py --device /gpu:1 --wordCNNSize 100 --uttCNNSize 100 --dropOut 0.3 --uttWindowSize 10 --learningRate 0.0003 &
p
浏览 3提问于2017-01-17得票数 0
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我希望指定要运行我的进程的gpu。我把它设为：
import tensorflow as tf
with tf.device('/gpu:0'):
a = tf.constant(3.0)
with tf.Session() as sess:
while True:
print sess.run(a)
但是，它仍然在我的两个gpus中分配内存。
| 0 7479 C python 5437MiB
| 1 7479 C python
浏览 6提问于2016-10-16得票数 56
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我正在尝试使用FLASK API为Facenet模型创建一个推理服务器，用于图像匹配任务。我使用Gunicorn来扩展服务器，服务器使用字符串序列形式的POST请求从客户端获取图像。服务器获取该图像，并将其与mongodb数据库中的图像进行匹配，然后找到距离。
当应用程序使用Gunicorn运行时，服务器调用tensorflow来加载模型，它会创建gunicorn worker实例，我可以使用nvidia-smi pmon看到这些实例，但当我使用客户端向该服务器发送调用时，只有GPU0被使用，即使是GPU0，也没有像我在没有服务器/客户端的情况下运行时所能使用的那么多。我的gunicorn调用
浏览 0提问于2018-08-13得票数 1
我正在处理一个python项目，在这个项目中，我需要为每个数据集构建多个Keras模型。在这里，当我运行Keras模型时，程序使用10%的GPU(GTX1050ti)。
我的问题是，我是否可以用我的gpu 100%来减少时间？还是有可能在同一个gpu上运行多个程序？
我尝试过在单个gpu上运行多个程序，但它不是并行运行的，例如，当我运行单个python程序时，每个时期花费了5秒，而如果我在每个时期运行2个程序，则时间将增加到10秒，那么运行多个程序的最佳方法是什么。
提前谢谢！！
浏览 0提问于2018-05-22得票数 9
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我有一个脚本run.sh，它的内容如下。
for ARGUMENT in "$@"
do
KEY=$(echo $ARGUMENT | cut -f1 -d=)
VALUE=$(echo $ARGUMENT | cut -f2- -d=)
case "$KEY" in
gpu_num) gpu_num=${VALUE} ;;
data) data=${VALUE} ;;
*)
esac
浏览 4提问于2022-03-07得票数 0
您知道用1 GPU tensorflow对2个python进程进行推断的优雅方法吗？
假设我有两个过程，第一个是分类猫/狗，第二个是分类鸟类/飞机，每个过程运行不同的tensorflow模型并运行在GPU上。这两个模型将被给予图像从不同的相机连续。通常，tensorflow将占用整个GPU的所有内存。因此，当你开始另一个过程，它会崩溃，说出内存或失败的卷积CUDA或类似的东西。是否有教程/文章/样例代码来说明如何在不同的进程中加载两个模型，并且两者并行运行？这也是非常有用的，如果你运行一个模型推断，而你正在做一些沉重的图形，例如玩游戏。我也想知道运行模型如何影响游戏。
我尝试过使用python
浏览 4提问于2020-03-10得票数 12
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我使用export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1在GPU 1上运行tensorflow，nvidia中的一切看起来都很好，我的python进程运行在gpu 1上，内存和功耗显示GPU 1正在使用。
但奇怪的是，GPU 0未使用(基于进程列表、内存、电源使用和常识)显示96%的易失性GPU利用率。
有人知道为什么吗？
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.48 Driver Version: 3
浏览 8提问于2016-11-18得票数 3
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假设Numpy数组X_train of shape (4559552, 13, 22)，下面的代码如下：
train_dataset = tf.data.Dataset \
.from_tensor_slices((X_train, y_train)) \
.shuffle(buffer_size=len(X_train) // 10) \
.batch(batch_size)
一次工作得很好。当我重新运行它(在对X_train做了一些修改之后)，由于内存不足的GPU，它会触发一个InternalError：
2021-12-19 15:36:58.460497: W
浏览 34提问于2021-12-19得票数 0
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我编写了一堆依赖于VTK的Python脚本，并在我的Mac上运行这些脚本。我发现Activity列出了这些脚本不需要高性能GPU，即使我的机器有一个(NVIDIA GeForce GT 750 M 2048 MB)。Paraview (基于VTK)被列为需要高性能GPU。
问题:如何使我的脚本从高性能GPU中获益？剧本里有什么我应该设置的吗？
浏览 6提问于2016-08-04得票数 1
我想在3个GPU上运行我的作业，但我发现我无法从不同的节点获得3个GPU。
在my_script.sh中
#!/bin/bash
#SBATCH --partition=gpu-long
#SBATCH --gres=gpu:3
#SBATCH --cpus-per-gpu=6
#SBATCH -t 7-00:00:00
#SBATCH --mem-per-gpu=90G
idx=0; export CUDA_VISIBLE_DEVICES=$idx; python -u run_pos.py --fold=1 &
idx=1; export CUDA_VISIBLE_DEVICES
浏览 222提问于2021-05-16得票数 0
我遵循了Tensorflow和Keras的安装说明。我有Keras (Ubuntu16.04上的python3)，它拒绝在我的GPU上运行。我尝试过使用install_keras(tensorflow = "gpu")卸载和重新安装，它仍然只能在CPU上运行。
我是否可以检查配置，看看它是否配置为在CPU或GPU上运行？
我能强迫它在GPU上运行吗？
浏览 2提问于2018-09-03得票数 4
我已经在anaconda环境中安装了tensorflow。我已经通过"conda install tensorflow-gpu“安装了最新的anaconda和tensorflow。当我尝试导入tensorflow时，它在jupyter笔记本中工作。但是，当我尝试从python终端运行时，或者当我从vs代码中通过"start debugging“运行时，同样的代码也会运行。这是我得到的错误： Traceback (most recent call last):
File "c:\Users\Admin\.vscode\extensions\ms-python
浏览 36提问于2019-05-26得票数 1
1回答
我们目前正在努力优化至少有12个变量的系统。这些变量的总数超过10亿。这不是深入学习或机器学习或Tensorflow或其他任何东西，而是对时间序列数据的任意计算。
我们已经用Python实现了代码，并在CPU上成功地运行了它。我们也尝试了多处理，这也很好，但我们需要更快的计算，因为计算需要数周。我们有一个由6个AMD GPU组成的GPU系统。我们希望在这个GPU系统上运行我们的代码，但是不知道如何这样做。
我的问题是：
我们能在我的AMD支持的笔记本电脑上运行我们简单的Python代码吗？
我们能在GPU系统上运行相同的应用程序吗？
我们读到我们需要调整GPU计算的代码，但是我
浏览 0提问于2019-05-20得票数 17
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1回答
我在安装了AMD SDK for OpenCL (最新版本)的Linux上运行AMD Radeon GPU。
现在，当我没有通过GDM登录时(当主X服务器没有运行时)，没有AMD GPU可用，所以所有的计算都将由CPU完成。当我通过GDM登录时(主x服务器正在运行)，当我在python中使用以下程序列出GPU时，会出现GPU(仅显示核心部分)：
for platform in cl.get_platforms():
for device in platform.get_devices():
print("=============================
浏览 1提问于2013-07-15得票数 1
我尝试在databricks/GPU (p2.xlarge)上运行一些TensorFlow (2.2)示例代码，环境为： 6.6 ML, spark 2.4.5, GPU, Scala 2.11
Keras version : 2.2.5
nvidia-smi
NVIDIA-SMI 440.64.00 Driver Version: 440.64.00 CUDA Version: 10.2 我已经查过https://docs.databricks.com/applications/deep-learning/single-node-training/ten
浏览 9提问于2020-06-21得票数 0
12回答
我已经在Ubuntu14.04上安装了GPU版本的tensorflow。
我在一个GPU服务器上，tensorflow可以访问可用的GPU。
我想在CPU上运行tensorflow。
通常，我可以使用env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0在GPU 0上运行。
我如何在CPU之间进行选择呢？
我没有在用with tf.device("/cpu:0"):重写我的代码时感到兴趣。
浏览 12提问于2016-06-06得票数 187
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3回答
我有Python代码，我想在GPU服务器上运行。运行它是很费时的，有时，我会与互联网或服务器断开连接，我不得不重新运行它。所以，我需要让它运行并关闭我的电脑。有办法吗？
浏览 5提问于2021-03-04得票数 0
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我使用&在bash shell脚本的for-loop中一起运行多个程序
例如,
for ((i=1;i<=45;i=i+1))
do
python pythonfile.py --gpu 4 --seed ${i} &
python pythonfile.py --gpu 4 --seed ${i} &
python pythonfile.py --gpu 5 --seed ${i} &
python pythonfile.py --gpu 5 --seed ${i} &
python python
浏览 0提问于2021-05-13得票数 1
1回答
我想使用OpenShift来构建和部署我的Tensorflow应用程序。我还想使用GPU运行/服务器tensorflow应用程序。
我认识到，在Kubernetes和Openshift中，GPU支持是相当新的，因此文档很少。
我试过在微小的空间上运行，但是无法使它工作。它失败了
0/1 nodes are available: 1 insufficient alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu
GPU的使用是否被支持在小范围内？
哪些GPU卡是由Kubernetes支持的(从而支持OpenShift并希望支持MiniShift)？
如何分配OpenShift
浏览 3提问于2018-03-03得票数 0
我有两个GPU，并希望通过ipynb同时运行两个不同的网络，但是第一个笔记本总是分配两个GPU。
使用CUDA_VISIBLE_DEVICES，我可以隐藏python文件的设备，但是我不确定如何在笔记本中做到这一点。
有没有办法将不同的GPU隐藏到运行在同一台服务器上的笔记本电脑中？
浏览 1提问于2016-06-18得票数 83
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我正在运行tensorflow程序，只是好奇为什么nvidia-smi显示我正在使用gpu，但为什么任务管理器显示我没有使用gpu。 我在我的电脑(Windows10)和服务器(ubuntu 16.04)上运行了相同的tensorflow代码。我发现这个程序在服务器上运行得很快，我很好奇是什么让它更快。当我看到nvidia-smi的结果时，gpu内存在我的计算机中比在服务器中的使用率更高。我发现nvidia-smi打印的程序使用的是gpu，但是任务管理器打印的程序并没有使用gpu！ (base) PS C:\Users\82102> nvidia-smi
Wed Sep 11 19:3
浏览 548提问于2019-09-11得票数 0
我想提交一个在Codalab上举办的比赛。
我使用的是codalab/default-gpu:最新的docker镜像
我已经上传了一个简单的文件，内容如下
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
并尝试使用以下命令运行此文件
run --request-docker-image codalab/default-gpu:latest --request-memory 4g "python3 imports.py"
但每次我拿到python3: can't open file 'imports.py': [
浏览 1提问于2020-10-21得票数 1
在我的Ubuntu14.04.5LTSGPU服务器上，我有3个TensorFlow程序在x64上运行，2个TensorFlow程序在CPU上运行：
CPU% MEM% VIRT RES PID USER NI S TIME+ R/s W/s Command
1047.3 0.1 11.7G 1.04G 29414 userli 0 S 34h06:03 0 0 python3.5 main_CPU.py
930.6 0.1 12.2G 996M 28443 userli 0 R 44h58:3
浏览 1提问于2017-02-26得票数 1
我在我的anaconda中安装了TensorFlow-GPU2.0，当我安装并导入包，然后运行我的CNN模型时，它正常工作，但是当我尝试运行培训模型时，会出现错误。
这是我的错误报告：
Epoch 1/50
---------------------------------------------------------------------------
UnknownError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-c4639d74909a> in <
浏览 3提问于2019-11-24得票数 0
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在我的前一个问题中，我问人们为什么不在GPU上编程。现在我用这个文章来学习流体力学。他们说这一切都应该在GPU上完成。我使用的游戏引擎是统一，我知道着色是在GPU上运行的。但是有什么方法可以在GPU上编程(除了着色器)吗？
浏览 0提问于2011-10-09得票数 1
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1回答
对于我们的开发团队，我们希望为他们的深入学习/培训任务构建一个中央GPU服务器(使用一个或多个强大的GPU，而不是为每个团队成员提供自己的GPU的多个工作站)。我想这是一个常见的设置，但我不知道如何使这个GPU共享为多个团队成员同时工作。我们使用Tensorflow/Keras和Python脚本。
我的问题是:让团队成员在中央服务器上训练模型的典型方法是什么？只要允许他们通过SSH访问并直接从命令行进行网络培训？或者设置一个木星集线器服务器，这样我们的开发人员就可以从他们的浏览器运行代码了？
我的主要问题是:如果只有一个GPU，我们如何确保多个用户不能同时运行他们的代码(即训练他们的网络)？有
浏览 0提问于2020-12-17得票数 2
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我想运行一个用Python和Tensorflow编写的脚本。SInce服务器是与其他同事共享的，我想限制我的脚本最多只能使用服务器内存的1/3。
为了实现这一点，我做了以下工作：
with tf.Graph().as_default(): gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True, per_process_gpu_memory_fraction=0.3) session_conf = tf.ConfigProto( allow_soft_placement=True, log_device-pla
浏览 0提问于2017-05-26得票数 0
在之后，我运行了：
# confirm TensorFlow sees the GPU
from tensorflow.python.client import device_lib
assert 'GPU' in str(device_lib.list_local_devices())
# confirm Keras sees the GPU
from keras import backend
assert len(backend.tensorflow_backend._get_available_gpus()) > 0
# confirm PyTorch sees
浏览 2提问于2018-12-09得票数 0
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我在GPU (Nvidia 3070)上运行TF2模型的训练阶段(基于对象检测、TF2-ModelsZoo的预训练模型)。是否有什么方法来定义CPU上的评估阶段(通过培训创建的检查点)？
使列车相位分配了几乎所有的GPU内存，我不能在GPU.上同时运行它们。
OS -Ubuntu20.04
GPU - Nvidia 3070 (驱动器460)
TF - 2.4.1
Python-3.8.5
谢谢。
浏览 1提问于2021-02-23得票数 0
我正在测试一个使用tf.nn.conv2d的TensorFlow程序，但出现如下错误：
2018-09-18 01:33:54.908161: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
2018-09-18 01:33:54.987724: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc
浏览 0提问于2018-09-18得票数 0
1回答
我正尝试在研究所提供的GPU服务器上运行r脚本。GPU服务器规格如下：
Host Name: gpu01.cc.iitk.ac.in,
Configuration: Four Tesla T10 GPUs added to each machine with 8 cores in each
Operating System: Linux
Specific Usage: Parallel Programming under Linux using CUDA with C Language
R代码：
setwd("~/Documents/tm dataset")
libra
浏览 0提问于2018-07-07得票数 0
我有一个8-GPU的服务器，我想同时在每个服务器上训练一个神经网络。我有几十个这样的网络要训练，我想安排训练任务。目前，我正在为这个调度任务编写自己的bash脚本。
for l1 in {1e-4,2e-4,5e-4,1e-3}; do
python train.py --lr $l1 --attr 0 --device 0 &
python train.py --lr $l1 --attr 1 --device 1 &
python train.py --lr $l1 --attr 2 --device 2 &
pyt
浏览 36提问于2019-10-30得票数 0
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最近，我工作的Ubuntu18.04服务器已经从2.0.0升级到TensorFlow版本2.4.0。它开始在访问GPU时出现问题，而GPU以前运行得很好。我注意到pip list现在在我的jupyter笔记本上有两个版本可用。我还尝试了tf.test.gpu_device_name()，它没有返回任何内容。以前，我使用以下代码为我的代码分配GPU：
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # see issue #152
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVIC
浏览 4提问于2020-09-22得票数 0
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雷:设置内存限制-解决办法
、、、、
目前，ray start忽略--memory设置，将其视为可存储内存请求，而不是硬限制。是否有任何已知的解决办法来限制Ray Core服务器的内存使用？
更多信息
目前用于控制所有其他资源的参数1充当硬限制，但memory参数( ray.init())和--memory开关( ray start)绝对不是硬限制。当带有Ray服务器的容器与python客户端应用程序分别运行于木星笔记本服务器时，这一点就很明显了，这允许我们区分客户机和服务器端内存的使用情况。
1即对象存储内存和CPU / GPU号(提供object_store_memory / --object-store-memory、nu
浏览 6提问于2022-08-27得票数 1
1回答
几个小时前，我成功地启动并运行了Theano+Keras GPU环境。我甚至测试了一些代码以确保它是在GPU上执行的。但是，当我现在运行import theano时，会出现以下错误：
ERROR (theano.gpuarray): Could not initialize pygpu, support disabled Traceback (most recent call last): . . . . GpuArrayException: cuDevicePrimaryCtxRetain: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory
我在我们的大学服务器
浏览 3提问于2018-06-06得票数 1
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