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RuntimeError:预期所有张量都在同一设备上，但至少发现了两个设备，cpu和cuda:0，而不是自编码程序。
python、pytorch、stable-diffusion
完整的错误如下所示：
文件"C:\Users\ME\Desktop\AutomaticWebUI\stable-diffusion-webui\venv\lib\site-packages\gradio\routes.py"，第275行，run_predictoutput =等待文件(文件"C:\Users\ME\Desktop\AutomaticWebUI\stable-diffusion-webui787行)，process_apiresult =等待self.call_function(
浏览 81提问于2022-10-17得票数 1
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64位Ubuntu 22.04 LTS的安装与运行稳定扩散
python、gpu
https://github.com/CompVis/stable-diffusion/
有人在64位Ubuntu22.04LTS上工作吗？您能分享一下如何让它正常工作的步骤吗?
浏览 0提问于2022-10-25得票数 3
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在FastAPI容器中运行稳定扩散不会释放GPU内存
python、pytorch、fastapi、stable-diffusion
它运行良好，但在执行多个推理调用后，我注意到GPU的vRAM已满，推理失败。这就好像在进行推断之后内存没有被释放一样。知道如何强制释放记忆吗？log.info('Load Stable Diffusion model')pipe = StableDiffusionPipeline.from_pr
浏览 40提问于2022-10-17得票数 0
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稳定扩散(位于___的车轮“火炬”无效)。
python、stable-diffusion
当尝试运行webui-user时，我会收到以下消息venv "C:\Users\___\Desktop\AI\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\Python.exeInstalling torch and torchvision File "C:\Users\___\Desktop\AI\stable-diffusion-webui\launch.py", line 293,
浏览 20提问于2022-12-03得票数 0
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命令行稳定扩散耗尽GPU内存，但GUI版本没有
python、pytorch、generative-art
有了它，我就可以用我的GeForce RTX 3070 GPU制作512个×512个像素图像，内存为8GB：但是，当我试图对命令行接口执行相同的操作时，内存就用完了：>> C:\SD\stable-diffusion-main>python scripts/txt2img.py --prompt "a close-up portrait of a cat by pablo picassoTried to allocate 1024.00 MiB (GPU 0; 8
浏览 108提问于2022-09-07得票数 8
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用于GPU和GPU平台的requirements.txt
python、pip、requirements.txt
我正在尝试创建一个requirements.txt来使用pytorch，但是我希望它能够同时工作在GPU和非GPU平台上。我在我的Linux GPU系统上做了一些类似的事情：torchvision==0.11.3+cu113
pytorch-lightning==1.5.10
浏览 9提问于2022-06-22得票数 2
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什么是数据自动化系统和OpenCL？它们是如何和为什么被用于PoW挖掘？
mining、proof-of-work、nvidia
根据wikipeda的定义：
库达是Nvidia创建的并行计算平台和应用程序编程接口(API)模型。它允许软件开发人员和软件工程师使用CUDA支持的图形处理单元(GPU)进行通用处理，这种方法称为GPU(图形处理单元上的通用计算)。CUDA平台是一个软件层，可以直接访问GPU的虚拟指令集和并行计算元素，用于执行计算内核。OpenCL(开放计算语言)是一个跨异构平台执行程序的框架，包括中央处理器(CP
浏览 0提问于2017-07-22得票数 1
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如何测量代码更改时电源效率的增减
c++、c、mobile、embedded、profiling
问题是，(关于Assembly/C/C++) )/... some code in stable release .../{ if(~foo & foo) foo %= 64 ;
浏览 0提问于2018-04-28得票数 5
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除了torch.Generator()，还有其他替代方法来支持MPS设备类型吗？(M1 Mac，PyTorch)
python、pytorch、apple-m1
我知道Pytorch最近已经开始支持m1 GPU了。()
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
"CompVis/stable-diffusion-v1
浏览 6提问于2022-09-29得票数 2
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用于AMD体系结构的GPU计算平台
performance、machine-learning、deep-learning、gpu
众所周知，试图训练一个深层次的神经网络或者基本上任何类型的人工智能模型都需要大量的计算能力。根据项目的不同，在CPU上执行此操作可能需要几天的时间。我有一个特殊的AMD GPU的型号名称是"RX5700“。对于NVIDIA GPU，有CUDA可以很容易地用于GPU计算，然而，我找不到一个替代AMD架构。我知道有ROCm，但这只适用于非常特殊的GPU系列和Ubuntu操作系统。
有什么平台可以在Windows上用RX系列GPU进行GPU
浏览 4提问于2022-01-21得票数 0
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极慢的CNN
keras、cnn
我训练了更简单的网络，比如MLP，计算时间在“正常”范围内，比如几分钟的时间，比如100个历次。所以我想问题不在于我使用的硬件。
浏览 0提问于2019-06-15得票数 0
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我可以使用Silverlight卸载GPU上的数学运算吗？
silverlight、opencl、gpu、silverlight-5.0
我对GPU卸载很感兴趣，并认为Silverlight可能能够以多平台的方式将计算卸载到GPU上。Silverlight是否有可能使用OpenCL？
浏览 4提问于2012-12-18得票数 0
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在嵌入式平台中充分利用GPU
optimization、opencv、opengl-es、parallel-processing、embedded
我的平台是运行ob Exynos4412CPU的Ubuntu，它有Mali400GPU。我想用OpenCV和OpenGL做一些计算机视觉，我也会做一些片段着色器。我的问题是，从GPU复制内容到CPU的最快方法是什么，这在我的平台上使用glreadpixels是非常慢的。在自己的线程中使用glreadpixels或使用OpenMP是否有好处？欢迎提出建议:)。
浏览 0提问于2013-02-21得票数 2
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如何在Ubuntu上为AMD Ryzen移动CPU安装opencl？
ubuntu、opencl、linux-device-driver、amd、ubuntu-18.04
我有一个带有AMD Ryzen 52500 u(与集成的radeon 8移动GPU)处理器的笔记本，并使用Ubuntu18.04.2。我想在CPU和GPU上使用C++运行一些C++计算。编译器可用是的最大时钟频率1100 Max最大工作项大小256x256x256首选工作组大小倍数64第16 / 16(PAL，HSAIL)设备型GPU
设备板名称( AM
浏览 4提问于2019-03-25得票数 3
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对于多平台GPGPU计算，有替代OpenCL+PyOpenCL的方法吗？
python、opencl、gpgpu、vulkan、pyopencl
Mac上对OpenCL的支持是，因此人们投资于PyOpenCL+OpenCL作为通用GPU (+CPU)计算的一种手段，很快就会失去一个关键平台。所以我的问题是：
有可能使用包装器吗？
浏览 2提问于2018-07-09得票数 8
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谷歌的计算能力有多大？
google、sha
关于：http://www.netmux.com/blog/how-to-build-a-password-cracking-rig哈希类型: SHA125963.3 MH/s它采取了谷歌110 GPU一年后发现SHA-1碰撞：
九个五分之一个(9223
浏览 0提问于2017-02-25得票数 0
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用于视频编码的EC2
amazon-ec2、ffmpeg、video-encoding、x264
我在想要么是
7 GB内存1690 GB实例存储I/O性能:高22 GB内存2辆NVIDIA Tesla“Fermi”M2050 GPU64位平台
I
浏览 0提问于2011-12-02得票数 6
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OpenCV是在没有CUDA视频解码支持的情况下构建的
c++、opencv、cuda、raspberry-pi
但是，当我运行OpenCV-3.1.0/sample/gpu/视频_reader.cpp时，编译：
sudo g++ $(pkg-config --libs --cflags opencv) -o stream
浏览 9提问于2016-12-16得票数 0
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并行合并排序在膝上型计算机上工作，但在GPU和Xeon上不工作
c、openmp、gpu
它在我的笔记本电脑上工作得非常快，但是它在GPU和Xeon上没有正确的排序，因为这些机器有更多的并行线程。
请让我知道我能做些什么，使它更快，并在所有的机器上正常工作。
浏览 4提问于2016-05-15得票数 1
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