在花了很长时间寻找菜单栏应用程序的方法后,我们接近失败.
我们基本上只是在寻找一个关于如何创建一个应用程序的示例/指针,该应用程序将自己放在菜单栏中(时钟旁边的小图标),并有一个菜单.没什么好看的.
这感觉就像是应该很容易做到的事情,但是我们还没有找到一个有效的例子.
也许用Python不可能？有谁知道别人怎么做？
如何使用两个设备来改善例如以下代码的性能(向量之和)？是否可以"同时"使用更多设备？如果是,我如何管理不同设备的全局内存上的向量分配？
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <time.h>
#include <cuda.h>
#define NB 32
#define NT 500
#define N NB*NT
__global__ void add( double *a, double *b, double *c);
//===========================================
__global__ void add( double *a, double *b, double *c){
int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
while(tid < N){
c[tid] = a[tid] + b[tid];
tid += blockDim.x * gridDim.x;
}
}
//============================================
//BEGIN
//===========================================
int main( void ) {
double *a, *b, *c;
double *dev_a, *dev_b, *dev_c;
// allocate …我认为这些消息在最初的几次非常重要,但它只是无用的.它实际上使阅读和调试变得更糟.
我的tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128]在本地成功打开了CUDA库libcublas.so.8.0我的tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:119]无法打开CUDA库libcudnn.so.LD_LIBRARY_PATH:I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:3459]无法加载cuDNN DSO I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128]在本地成功打开了CUDA库libcufft.so.8.0 I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc: 128]在本地成功打开CUDA库libcuda.so.1我的tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128]在本地成功打开了CUDA库libcurand.so.8.0
有没有办法压制那些只说它成功的？
我正在使用 google colab 免费 Gpu 进行实验，并想知道有多少 GPU 内存可用于播放，torch.cuda.memory_allocated() 返回当前占用的 GPU 内存，但我们如何使用 PyTorch 确定总可用内存。
我正在尝试在我拥有的笔记本电脑上运行 Pytorch。这是一款较旧的型号，但确实配备了 Nvidia 显卡。我意识到它可能不足以用于真正的机器学习，但我正在尝试这样做，以便我可以学习安装 CUDA 的过程。
我遵循了Ubuntu 18.04安装指南中的步骤（我的特定发行版是 Xubuntu）。
我的显卡是 GeForce 845M，经验证lspci | grep nvidia：
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GM107M [GeForce 845M] (rev a2)
01:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 0fbc (rev a1)
我还安装了 gcc 7.5，通过验证 gcc --version
gcc (Ubuntu 7.5.0-3ubuntu1~18.04) 7.5.0
Copyright (C) 2017 Free Software Foundation, Inc.
This is free software; see the source for copying conditions. There is NO
warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
我安装了正确的标头，通过尝试安装它们来验证sudo …
我试图按照官方网站上的说明安装它,导致tensorflow导致导入错误:
ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
我运行代码cat /usr/local/cuda/version.txt,显示我的cuda版本是8.0.61.
似乎tensorflow正在寻找cuda 9.0.我无法升级cuda,因为我正在使用共享的gpu-server而且我没有root权限.
有没有办法让tensorflow与cuda 8.0一起工作？或任何其他方式？
谢谢!!
有两个程序:订阅者和发布者...订阅者能够将消息放入主题并且消息成功发送.当我在浏览器上检查activemq服务器时,它显示1 msg排队.但是当我运行消费者代码时,它没有收到消息
这是生产者代码:
import javax.jms.*;
import org.apache.activemq.ActiveMQConnection;
import org.apache.activemq.ActiveMQConnectionFactory;
public class producer {
private static String url = ActiveMQConnection.DEFAULT_BROKER_URL;
public static void main(String[] args) throws JMSException {
ConnectionFactory connectionFactory = new ActiveMQConnectionFactory(url);
Connection connection = connectionFactory.createConnection();
connection.start();
// JMS messages are sent and received using a Session. We will
// create here a non-transactional session object. If you want
// to use transactions you should set the first parameter to 'true'
Session session = connection.createSession(false,
Session.AUTO_ACKNOWLEDGE);
Topic topic = session.createTopic("testt"); …我有一个推力device_vector.我想将它转换为原始指针,以便我可以将它传递给内核.我怎么能这样做？
thrust::device_vector<int> dv(10);
//CAST TO RAW
kernel<<<bl,tpb>>>(pass raw)
有没有人有可能在运行时创建/操作GPU机器代码的经验？
我有兴趣修改GPU汇编程序代码,可能在运行时以最小的开销.具体来说,我对基于汇编的遗传编程很感兴趣.
我知道ATI已经为他们的一些卡发布了ISA,并且nvidia最近为旧卡发布了CUDA的反汇编程序,但我不确定是否可以在运行时甚至在手之前修改内存中的指令.
这可能吗？欢迎任何相关信息.
我正在使用Ubuntu 14.04 LTS运行AWS EC2 g2.2xlarge实例.我想在训练我的TensorFlow模型时观察GPU的利用率.我试图运行'nvidia-smi'时遇到错误.
ubuntu@ip-10-0-1-213:/etc/alternatives$ cd /usr/lib/nvidia-375/bin
ubuntu@ip-10-0-1-213:/usr/lib/nvidia-375/bin$ ls
nvidia-bug-report.sh nvidia-debugdump nvidia-xconfig
nvidia-cuda-mps-control nvidia-persistenced
nvidia-cuda-mps-server nvidia-smi
ubuntu@ip-10-0-1-213:/usr/lib/nvidia-375/bin$ ./nvidia-smi
NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
ubuntu@ip-10-0-1-213:/usr/lib/nvidia-375/bin$ dpkg -l | grep nvidia
ii nvidia-346 352.63-0ubuntu0.14.04.1 amd64 Transitional package for nvidia-346
ii nvidia-346-dev 346.46-0ubuntu1 amd64 NVIDIA binary Xorg driver development files
ii nvidia-346-uvm 346.96-0ubuntu0.0.1 amd64 Transitional package for nvidia-346
ii nvidia-352 375.26-0ubuntu1 amd64 Transitional package for …