由于学习需要,决定安装caffe,之前用的都是基于theano的keras。听说win下caffe很难配置,经过一个下午和晚上的配置终于成功,以此记录。 我的电脑:win10 64位,N卡GTX950,Visual Studio 2013,MatLab 2014a, Anaconda2 ...
caffe默认使用编号为 的gpu, 若它的内存不够或正忙, 即使有其余gpu空闲, caffe也不会使用. 要用哪个gpu, 就要明确指定哪个. 不指定则使用默认. 命令行 代码指定 from https: github.com BVLC caffe blob master docs multigpu.md Currently Multi GPU is only supported via th ...
2017-01-12 10:24 0 4714 推荐指数:
由于学习需要,决定安装caffe,之前用的都是基于theano的keras。听说win下caffe很难配置,经过一个下午和晚上的配置终于成功,以此记录。 我的电脑:win10 64位,N卡GTX950,Visual Studio 2013,MatLab 2014a, Anaconda2 ...
root@k-Lenovo:/home/k# sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopenc ...
前记 由于是在一台用了很久的机器上安装caffe,过程比较复杂,网上说再干净的机器上装比较简单。如果能有干净的机器,就不用再过这么多坑了,希望大家好运!介绍这里就不说了,直接进入正题: Caffe 主页 http://caffe.berkeleyvision.org/ github主页 ...
PyTorch 关于多 GPUs 时的指定使用特定 GPU. PyTorch 中的 Tensor,Variable 和 nn.Module(如 loss,layer和容器 Sequential) 等可以分别使用 CPU 和 GPU 版本,均是采用 .cuda() 方法. 如: 采用 ...
公司或者实验室当大家都共用一台服务器时,训练模型的时候如果不指定GPU,往往会冲突。 我们可以先用 查看有多少块GPU, 然后分两种方式指定GPU运行。 1、直接在终端运行时加入相关语句实现指定GPU的使用 2、在Python程序中添加 ...
一、准备 系统:win10 显卡:gtx1050Ti 前期的一些必要软件安装,包括python3.5、matlab2016、vs2015、git, 可参考:win10+vs2015编译caffe的cpu debug版本、部署matcaffe - tingpan - 博客园 http ...
关于caffe的python写的层多GPU训练 http://blog.csdn.net/chengqishang110/article/details/52355986 之前训练faster的时候一直没有办法进行多GPU训练,以为是自己的错,今天看了/include/caffe/layers ...
在使用pytorch的时候利用下面的语句指定GPU为仅为"6",但是用nvidia-smi查看GPU使用时,仍默认为"0"号 import pytorchimport osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '6'解决方案:将上述语句放到当前这个python ...