问题标签 [cudnn]
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torch - 脚本仅在 cuda-memcheck 中运行时有效
我正在使用 torch 和 cudnn 编写一个 convnet 并且有一些内存问题。我尝试使用 cuda-memcheck 调试脚本只是注意到它在通过 cuda-memcheck 馈送时实际运行（尽管比它应该慢）。
事实证明，如果 cuda-memcheck 在后台运行，脚本本身的单独实例也可以正常运行。
知道这里可能会发生什么吗？
cuda - 如何验证 CuDNN 安装？
我搜索了很多地方，但我得到的只是如何安装它，而不是如何验证它是否已安装。我可以验证我的 NVIDIA 驱动程序已安装，并且 CUDA 已安装，但我不知道如何验证 CuDNN 已安装。帮助将不胜感激，谢谢！
PS。
这是针对 caffe 实现的。目前，在没有启用 CuDNN 的情况下一切正常。
cuda - cuDNN 和 SLI 技术
我需要一个强大的系统来处理神经网络。我决定使用基于 CUDA 的 cuDNN 库。现在想知道它是否支持SLI技术。我阅读了有关 cuDNN 的原始教程，但没有发现 SLI 的提及。我什至没有找到一个可靠的答案，CUDA 本身是否支持 SLI 技术。
更简短地说：
1) cuDNN 库是否支持 SLI？
2）如果上述问题的答案是否定的，有没有什么办法可以不限制只用一张显卡？
github - 与 cuDNN v2 兼容的旧版 Caffe
我正在尝试找到仍与 cuDNN v2 兼容的最新版本的 Caffe。当前的 master 需要 cuDNN v3。我一直在搜索 Caffe 的 github 存储库，试图找到我需要的东西，但似乎没有明确的方法可以做到这一点。有没有一种相对轻松的方法可以在 github 上找到它？
python-2.7 - 如何让 CUDNN 在 aws ubuntu GPU 实例上与 lda2vec 一起使用？
我一直在尝试使用 lda2vec 与 GPU 一起工作，如此处所述
我已经成功安装了 CUDA、Chainer (1.6.0) 和 CUDNN，但是当我使用 GPU 作为 True 运行程序时，我得到以下信息：
我已将正确的文件复制到 CUDA 目录并在 bashrc 中添加了路径。我没有先前的 GPU 计算问题，因此将不胜感激任何帮助
eclipse - cuDNN 代码示例编译错误
我正在尝试安装 NVIDIA 的 cuDNN 库并运行他们的代码示例，但它给了我这些错误，我不知道出了什么问题。
我在 Linux centOS、cuda 工具包 7.5 和 Titan X（我认为计算能力 5.2）上使用 Nsight Eclipse 版。
先感谢您。
lua - 在 Torch 中保存 lstm 语言模型
我在https://github.com/wojzaremba/lstm/blob/master/main.lua中使用 lstm 语言模型
我想在训练结束时保存模型以备后用。我在培训结束时添加了以下行
这似乎成功地保存了模型。但是，当我尝试加载该模型并对其进行测试时，我感到非常困惑。只是为了测试，我跑了一个小训练实例，导致测试集困惑度为 134，然后保存模型。然后我加载了保存的模型并在同一个测试集上应用了完全相同的测试方法（函数 run_test），但我得到了 71675.134 的巨大困惑（即使使用随机权重也比这低得多！）。我尝试只保存和加载权重，在保存之前将它们转换为 float()，或者将它们保存为 cudaTensors，所有这些都给了我相同的结果。
这是保存整个模型后加载和测试的代码；我只修改了原始 main.lua 中的 main 方法：
python - 使用 Theano 编译卷积层。CuDNN问题“（'编译节点时发生以下错误'，GpuDnnConvDesc ...”
Theano 在编译卷积层时似乎存在一些问题。当我尝试运行卷积神经网络 (LeNet)示例时，我收到错误消息：
我尝试使用以下方法运行示例：
或者
如果我使用以下标志禁用 CuDNN，则该示例运行良好optimizer_excluding=conv_dnn：
CuDNN 可能有什么问题？
我用：
- Theano 0.7.0（根据
pip freeze）， - Python 2.7.6 64 位（根据
import platform; platform.architecture()）， - Nvidia-smi 361.28（根据
nvidia-smi）， - CUDA 7.5.17（根据
nvcc --version）， - GeForce GTX Titan X（根据
nvidia-smi）， - Ubuntu 14.04.4 LTS x64（根据
lsb_release -a和uname -i）。
完整的错误信息：
python - 如何在 Windows 7 64 位上使用 theano 设置 cuDnn
我已经在我的机器上安装了Theano框架并启用了 CUDA，但是当我在我的 python 控制台中“导入 theano”时，我收到了以下消息：
现在“CuDNN 不可用”，我cuDnn从 Nvidia 网站下载。我还更新了环境中的“路径”，并在“.theanorc.txt”配置文件中添加了“optimizer_including=cudnn”。
然后，我再次尝试，但失败了：
任何人都可以帮助我吗？谢谢。