问题标签 [theano-cuda]
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windows - 如何使用从 Windows 主机启动的 Theano 在 Docker 映像中使用 GPU？
我想在安装了 Windows 的 PC 上通过 Docker 映像运行 Theano。Docker 映像包含 Ubuntu 系统、CUDA 驱动程序和 Theano（https://hub.docker.com/r/kaixhin/cuda-theano/），但为了在我的算法中使用 GPU，我需要将 Nvidia 设备附加到映像：
docker run -it --device /dev/nvidiactl --device /dev/nvidia-uvm --device /dev/nvidia0 kaixhin/cuda-theano
有没有办法在 Windows 中做到这一点，因为我没有路径/dev/nvidiactl等？我一直在寻找其他Docker 映像，但似乎所有这些都使用 Linux 作为主机系统。是否有允许我从 Windows 使用 GPU 的版本？
现在我可以在 Docker 中运行我的脚本，但它只使用我的 CPU：
WARNING (theano.sandbox.cuda): CUDA is installed, but device gpu is not available (error: Unable to get the number of gpus available: no CUDA-capable device is detected)
ubuntu - 使用终端在 GPU 上运行的 theano 不在 pycharm 中
我已经按照官方网页上的说明安装了 Theano + CUDA + CUDNN。
当我在终端上运行时：
我得到：
当我在 Pycharm 中做同样的事情时，我得到：
我已将 CUDA 文件夹添加到解释器路径中，但没有成功。如下图所示：
关于如何解决这个问题的任何替代建议？
cuda - Theano 的 GPU 兼容性 [NVidia GeForce 8800GT]
我目前正在我的具有 AMD 显卡的个人计算机上进行 ML 项目。我有一张旧的 NVidia 8800GT 卡，我可以插入它以进行 CUDA 加速卷积，但我还没有发现它是否与 Theano 兼容。谷歌搜索出人意料地不成功。
我知道 8800GT 支持 CUDA，而且我过去也用它做过一些 CUDA 工作，但它与 Theano 兼容吗？（或 TensorFlow？）
最好的，乔
python - Pycuda 编译错误
我在装有 python 2.7（32 位）和 pycuda 的 Windows 机器上安装了 cuda 7.5 whl。运行示例程序以测试 pycuda 时出现错误。
可能的解决方案是什么。请帮忙 ！
theano - Theano：我们可以重用theano生成的编译文件吗？
使用编译，Theano 生成 C++ 代码以及 Cuda 代码和编译的库。我们可以在之后重复使用那些吗？
python - 使用 gpu 导入 theano 失败，因为“内存不足”错误
一旦我尝试导入theano库，我就会收到此错误：
我的.theanorc的内容：
我也尝试过使用 theano 标志运行 python 环境，但仍然是同样的问题：
他们还在 Theano Github 页面上提到了类似的问题：设备 gpu 的初始化失败！，但是他们在谈论floatvsint的值CNMeM，我想我已经正确设置了0.9（没有特殊原因，我实际上尝试了1.0,0.95和0.5其他一些值，结果相同）。
我的设置：
- Mac OS X 10.11.4
- Xcode 7.2（我不得不从 7.3 降级）
- 库达 7.5.19
- Python 3.5.1
解决方案：
首先，我没有意识到 % 的值CNMeM是总内存的百分比，并且因为我使用的是带有两个显示器的 gpu，所以我实际上没有太多的内存可用，无论如何我已经尝试过0.1并且它可以工作。
禁用 cuDNN 的第二个问题我通过将此行添加到 theano 配置来解决：
有关详细信息，请参阅此页面：sandbox/cuda/dnn
gpgpu - 如何在屏幕会话中使用 theano？
我在我第一次 ssh 进入的远程服务器上使用 theano（我在那个系统上没有 root）。这很好用，但是，如果我启动 a screen，尝试导入 theano 时会出错。
不使用时的行为screen：
使用时的行为screen：
我应该如何在屏幕会话中使用 theano？
python - Theano中的元素矩阵乘法
我可以看到使用 numpy 的逐元素矩阵乘法可以使用 * 运算符完成。
但无法让它在theano下工作。我试过的代码是
cuda - Theano：GPU 之间的显式数据传输不起作用
我正在尝试实现一个简单的示例来展示如何在两个不同的 GPU 中计算两个 theano.tensor.dot。其中两个点共享相同的 A 和不同的 B。
theano.tensor.dot(A,B0); theano.tensor.dot(A,B1)
我愿意将 B0 和 B1 存储在不同的 GPU 中。而 A 最初存储在一个 GPU 中，然后我用显式传递函数复制到另一个 GPU。最后，我在两个 GPU 上分别点。
我的实现如下：
当我查看 nvprof 结果时，我发现这两个点仍然在同一个 GPU 中运行。va0.tranfer('dev1') 不起作用。实际上，它将 vb1 复制到 dev0 中，并且两个点都在 dev0 中计算。
我尝试了 Theano Flags 的多种组合，但不起作用。任何人都可以帮忙吗？
