我非常熟悉为CPU分发的Dask。我想探索如何在GPU内核上运行我的代码。当我向LocalCUDACluster提交任务时,我会得到以下错误:
ValueError: tuple is not allowed for map key
这是我的测试用例:
import cupy as cp
import numpy as np
from dask_cuda import LocalCUDACluster
from dask.distributed import Client
cluster = LocalCUDACluster()
c = Client(cluster)
def test_f
我使用GPU计算了神经网络和torch.cuda.FloatTensor (两者都存储在GPU中)输出的点积,但得到了一个错误:
TypeError: dot received an invalid combination of arguments - got (torch.cuda.FloatTensor) but expected (torch.FloatTensor tensor).
密码就像
p = torch.exp(vector.dot(ht))
这里的矢量是torch FloatTensor,ht是神经网络的输出。
我和这些东西斗争了好几天,但还是不知道。谢谢您的任何可能的解决方
我刚接触过数据自动化系统,正在通过。对于在中执行的以下代码,GPU的性能优于不带GPU的GPU(没有GPU: 3.525673059999974,GPU: 0.07701390800002628)
from numba import jit, cuda
import numpy as np
# to measure exec time
from timeit import default_timer as timer
# normal function to run on cpu
def func(a):
for i
我有一段必须同时在CPU和CUDA上运行的代码-GPU和另外一段单独在CPU上运行的代码。#define ENABLE_CUDA是我用来在整个应用程序中启用CUDA代码的工具。下面是我的代码...
# define ENABEL_CUDA is the preprocessor directive to turn ON/OFF CUDA code.
CPU and GPU code --This piece of code has to be executed irrespective of whether CUDA is ON / OFF.
standalone CPU code alo
我用火把训练神经网络。当我在GPU上训练和测试时,它工作得很好。但是,当我尝试使用以下方法在CPU上加载模型参数时:
net.load_state_dict(torch.load('rnn_x_epoch.net'))
我得到以下错误:
RuntimeError: cuda runtime error (35) : CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version at torch/csrc/cuda/Module.cpp:51
我已经搜索了错误,主要是因为CUDA驱动程序的依赖性,但是当我得到这个错误时,
我使用opencv3.2和Visual 12 (2013)构建了CUDA支持和python3.5。所有库都已成功构建,我可以使用opencv运行python命令。
下面是命令print(cv2.getBuildInformation())的输出
General configuration for OpenCV 3.2.0 =====================================
Version control: unknown
Extra modules:
Location (extra): D:/OpenC
如果我在cuda.jit中有多种类型的签名,我就会遇到一个问题。在我的函数中,如果data标志打开,我将done重新设置为ref。data类型可以是int32或float32数组。这只是为了实验,不要费心于虚拟函数本身。如果我只使用cuda.jit,这个函数运行得很好,所以我确信我的类型声明有一些问题,但是从文档中看它似乎是正确的。顺便说一下,我用的是Numba 0.54。
from numba import cuda
from numba import float32, int32
@cuda.jit([(int32[:], int32[:], int32[:], int32),
这是:
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
for data in dataloader:
inputs, labels = data
outputs = model(inputs)
给出错误:
RuntimeError:输入类型(torch.FloatTensor)和权重类型(torch.cuda.FloatTensor)应该是相同的。
我是PyTorch新手,我正在探索.to()方法的功能。根据CUDA张量的,我看到可以在CPU和GPU内存之间传输张量。
# let us run this cell only if CUDA is available
if torch.cuda.is_available():
# creates a LongTensor and transfers it to GPU as torch.cuda.LongTensor
a = torch.full((10,), 3, device=torch.device("cuda"))
# transfers i
我正在GPU上运行Julia1.6.5代码的第一步。由于某种原因,GPU似乎根本没有被使用。这些步骤如下:
首先,我的GPU通过了推荐的测试。
# install the package
using Pkg
Pkg.add("CUDA")
# smoke test (this will download the CUDA toolkit)
using CUDA
CUDA.versioninfo()
using Pkg
Pkg.test("CUDA") # takes ~40 minutes if using 1 thread
其次,下面的代码大约需
当我试图在机器的中央处理器而不是图形处理器中运行代码时,我遇到了一个RunTimeError。代码最初来自这个GitHub项目-- 。这是为一个研究项目准备的。我尝试将CUDA设置为false,并在此网站上查看了其他解决方案。
GPU = False # running on GPU is highly suggested
CLEAN = False # set to "True" if you want to clean the temporary large files after generating result
AP
我正在尝试在autograd模块上运行中的代码。但是,当我运行.backwards()调用时,我得到以下错误:
cuda runtime error (38) : no CUDA-capable device is detected at torch/csrc/autograd/engine.cpp:359
诚然,我目前还没有设置支持CUDA的设备,但据我所知,这并不是严格必要的(至少我没有在教程中找到它)。所以我想知道是否有一种方法可以在没有支持CUDA的GPU的情况下仍然运行代码。
下面的代码用SetTimeout包装了一个繁忙的等待方法。在我看来,由于SetTimeout,它应该异步地运行。然而,它需要20秒才能完成。你能解释一下为什么吗?
function sleep(delay) {
var start = new Date().getTime();
while (new Date().getTime() < start + delay);
}
function GetResultat() {
sleep(5000);
return Math.floor(Math.random()*11);
}
function HentTa