设置当前使用的GPU设备为0, 1号两个设备，名称依次为 /gpu:0、/gpu:1： os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" ，根据顺序表示优先使用0号设备,然后使用1号设备。...

在单个处理器上处理图所需的时间是T_1 = W，在无限多个进程上处理图所需的时间是。计算中的平均并行度是，在个处理器上的执行时间受限于：

command ‘:/usr/local/cuda/bin/nvcc’ failed with exit status 1

2) 查看当前使用的GPU序号：torch.cuda.current_device()

在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。如果不设置的话每次训练时的初始化都是随机的，导致结果不确定。如果设置初始化，则每次初始化都是固定的。...

主要就是在：网络模型、数据（输入、标签）、损失函数上设置 .cuda() 模式即可

本文记录 Error: unsupported compiler: 9.3.0 解决方案。 错误 安装cuda 10.2 时报错 Error: unsupported compiler: 9.3.0解决方案sudo apt-get remove gcc gcc-9sudo apt-get remove ...

myseed = 45216 使用方法： 为CPU中设置种子，生成随机数 torch.manual_seed(myseed) 为特定GPU设置种子，生成随机数 torch.cuda.manual_seed(myseed) 为所有GPU设置种子，生成随机数 torch.cuda.manual_seed_al......

tensorflow 与cuda对应版本ubuntu 1604.py3 DockerfileFROM scratchADD ubuntu-xenial-core-cloudimg-amd64-root.tar.gz /# a few minor docker-specific tweaks# see htt...

# mbuckler/tf-faster-rcnn-deps## Dockerfile to hold dependencies for the Tensorflow implmentation# of Faster RCNNFROM mbuckler/tensorflow:cuda-7.5WORKDIR /...