http://zh.diveintodeeplearning.org/chapter_deep-learning-computation/use-gpu.html
cuda本体没有安装,可以去官网下载cuda 8.0, 包含cuda和显卡驱动,安装后应该就没问题了
知道了,谢谢
运行“pip install --pre mxnet-cu80”以及豆瓣源的安装都不成功,信息如下,是什么情况?
Collecting mxnet-cu80
Could not find a version that satisfies the requirement mxnet-cu80 (from versions: )
No matching distribution found for mxnet-cu80
我的系统mac os x 10.12.6,GT 650M,cuda8已安装,sample已经能运行
pip 9.0.1
mac上暂时还不提供GPU版本
哦哦,那我需要卸载之前的cuda7.5吗?同时安装cuda8.0 会有冲突吗?
好的,谢谢~:smile:
我的系统是Ubuntu14.04,按照教程安装了cuda_8.0.61_375.26_linux.run以及mxnet-cu80,但是调用GPU的时候会报错,错误信息如下:
'dmlc::Error’
what(): [00:36:27] /home/travis/build/dmlc/mxnet-distro/mxnet-build/mshadow/mshadow/./stream_gpu-inl.h:171: Check failed: err == CUDNN_STATUS_SUCCESS (6 vs. 0) CUDNN_STATUS_ARCH_MISMATCH
网上搜索了一下,貌似是因为我的显卡比较老(GT 620M),cuDNN不支持,请问这个有解决办法吗?(换显卡不算T_T)
你最好贴一下你的详细配置和系统信息
显卡驱动版本太低,试试更新到最新的
我尝试使用gpu来跑线性回归,我把所有的ndarray和net都放在gpu里了,但有一处不知怎么放,就是训练的时候使用的data和label,data被创建在gpu里,而label被创建在cpu里,导致每次计算loss的时候就会报错,怎么把label放进gpu里
后来解决了吗?感觉是mxnet没有正确加载。建议卸载掉 mxnet,只保留mxnet-cu80
试试
label.as_in_context(mx.gpu())