我一直在关注本教程,在第5步,我从GCC获得以下输出:
HelloWorld.c:1:17: error: jni.h: No such file or directory
In file included from HelloWorld.c:3:
HelloWorld.h:15: error: expected ‘=’, ‘,’, ‘;’, ‘asm’ or ‘__attribute__’ before ‘void’
HelloWorld.c:5: error: expected ‘=’, ‘,’, ‘;’, ‘asm’ or ‘__attribute__’ before ‘void’
我知道他包含的目录因系统而异,所以我尝试相应地调整命令,但我似乎无法在我的系统上找到正确的目录.我正在使用Ubuntu 10.04LTS.
根据我的理解,内置的pytorch操作都可以通过隐式矢量化自动处理批处理,允许跨多个GPU进行并行处理.
但是,根据文档在CUDA中编写自定义操作时,给定的LLTM示例执行批处理不变的操作,例如,计算元素的Sigmoid函数的梯度.
但是,我有一个不是批处理元素不变的用例而不是vectorisable.在单个GPU上运行,我目前(效率低下)遍历批处理中的每个元素,为每个元素执行内核启动,就像这样(用浏览器编写,只是为了演示):
std::vector<at::Tensor> op_cuda_forward(at::Tensor input,
at::Tensor elementSpecificParam) {
auto output = at::zeros(torch::CUDA(/* TYPE */), {/* DIMENSIONS */});
const size_t blockDim = //
const size_t gridDim = //
const size_t = numBatches = //
for (size_t i = 0; i < numBatches; i++) {
op_cuda_forward_kernel<T><<<gridDim, blockDim>>>(input[i],
elementSpecificParam[i],
output[i]);
}
return {output};
}
但是,我希望通过批处理元素将此操作拆分为多个GPU.
如何output在多GPU场景中分配Tensor？
当然,可以在启动适当的内核之前在每个GPU上创建中间Tensors,但是将输入数据复制到每个GPU并且再次返回的开销将是有问题的.
有没有一种更简单的方法来启动内核而不首先探测GPU信息的环境(#GPU等)？
最终目标是使用与torch.nn.DataParallel一起使用的CUDA操作.
我一直在阅读有关自组织地图的文章,我理解算法(我认为),但是我仍然无法理解.
你如何理解训练有素的网络？
那你怎么用它来说一个分类任务(一旦你用训练数据完成聚类)？
我似乎找到的所有材料(印刷和数字)都侧重于算法的训练.我相信我可能会遗漏一些关键的东西.
问候
如何执行Bash命令并从Java收集输出？
大家好,基本上我正在编写一个基本的控制台应用程序,并希望能够从中运行命令,例如sudo***,halt,ifconfig等.
任何见解？
我目前正在用C++编写一个自定义的TensorFlow OP,它将被包装在python中.我定义我的OP和其CPU内核仿函数如下,按照该指南.
#ifndef BUILD_COVARIANCE_FUNCTOR_HEADER
#define BUILD_COVARIANCE_FUNCTOR_HEADER
#define ARD_PARAM_BUFFER_SIZE 256
#define EIGEN_USE_THREADS
#include "tensorflow/core/framework/op.h"
#include "tensorflow/core/framework/shape_inference.h"
#include "tensorflow/core/framework/op_kernel.h"
namespace tensorflow{
REGISTER_OP("CovMatrixGenerator")
.Input("input_features: float32")
.Output("output_latent: float32")
.SetShapeFn([](::tensorflow::shape_inference::InferenceContext* c) {
c->set_output(0, c->input(0));
return Status::OK();
});
using CPUDevice = Eigen::ThreadPoolDevice;
using GPUDevice = Eigen::GpuDevice;
template <typename D, typename T>
class CovMatrixGenerator : public OpKernel {
public:
explicit CovMatrixGenerator(OpKernelConstruction* context);
void Compute(OpKernelContext* context) override;
};
// Register the CPU kernels.
#define REGISTER_CPU(T) \
REGISTER_KERNEL_BUILDER( \
Name("CovMatrixGenerator").Device(DEVICE_CPU).TypeConstraint<T>("T"), \
CovMatrixGenerator<CPUDevice, T>);
REGISTER_CPU(float);
REGISTER_CPU(int32);
template<typename T, …基本上,我想知道是否有任何方法可以在Java控制台应用程序中指定背景和文本的颜色.我正在写一个控制台菜单.此外,如果有任何简单的方法清除控制台.
谢谢.
使用Java Serialization,我知道当一个字段被标记为瞬态时,它不是序列化的.因此,当反序列化对象时,设置为瞬态的字段会发生什么？它们是否设置为构造函数中定义的值？
如何针对特定问题找到最佳学习规则,例如多类别分类？
我在考虑使用遗传算法,但我知道有关性能的问题.我正在寻找你没有使用过教科书学习规则的真实世界的例子,以及你如何找到这些学习规则.
我正在尝试拍摄一个或三个通道的 2D 图像，并使用vtkImageActor. 据我所知，将被显示的当前帧可以通过调用来更新SetImageData上vtkImageActor并提供的一个实例vtkImageData。
我已经设置了我的可视化器，如下所示。但是，我不确定如何vtkImageData从 numpy 数组构建对象（这将在updateFrames方法中进行）。我的 numpy 数组的类型是np.uint8_t.
我正在使用 VTK8.0、Python 3.6 和 Numpy 1.13.1
class VTKStreamVisualiser:
def __init__(self, displayRGB):
self.__displayRGB = displayRGB
self.__started = False
#Setup window.
self.__renderWindow = vtk.vtkRenderWindow()
self.__renderWindowInteractor = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
self.__renderWindowInteractor.SetRenderWindow(self.__renderWindow)
#To store renderers and actors.
self.__renderers = []
self.__actors = []
#Initialise to None to check if ready when invoking start()
self.__depthImageData = None
self.__rgbImageData = None
#Determine viewport ranges for …我正在建立我的第一个Jekyll网站,并对Minima主题作为起点感到满意.但是,我想自定义网站的某些方面,例如颜色,向布局添加元素等.
但是,每当我在以下结构中创建样式表或布局时(当前为空文件,因为我想添加ad hoc的补充元素)
/
--assets
--main.css
--_layouts
--default.html
它会覆盖默认的布局和样式,留下无风格的网站.
如何在不覆盖默认值的情况下补充Jekyll Minima主题？