runtime error: cuda error: all cuda-capable devices are busy or unavailable
之前一直运行能调用GPU，今天突然抛锚。 GPU：3090 cuda：11.2 cudann：8.1.0 驱动：460.32.03 torchvision:0.8.2 pytorch:1.7.1 python:3.6
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微信扫一扫神经网络的训练时间没有随着显卡的替换提高
最近在训练一个网络，对一同一个模块的代码，在本地1060S，服务器1080Ti，2080Ti，耗时是一样的，请问会是什么原因导致的。cuda92, pytorch 0.4.1
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cudnn_samples_v7验证cudnn出现问题
$ cd cudnn_samples_v7/mnistCUDNN $make clean && make $ ./mnistCUDNN 运行上述代码验证cudnn，出现以下问题。已经重装很多次了，没有任何作用。怎么做才能解决此问题？望大佬解答 linux系统 ubuntu16.04 cuda 9.0 cudnn7.4.2 显卡是RTX2080TI
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darknet出错
执行：./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg 报错：./darknet: error while loading shared libraries: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory 然后：我去/usr/local/cuda/lib64中查看，发现并没有libcudnn.so.6这个文件 我在之前下载的cu
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有没有能远程帮吗安装matlab MatConvnet的大锅？安装成功重谢！
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如何使用gpu进行tensor2tensor的训练？
我利用服务器训练tensor2tensor官方给定的手写字体的例子，但是训练过程并没有使用gpu（gpu可以正常使用），请问怎么才能利用gpu进行训练？
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出错无法解决
(gqp) gqp@server:~/hc/Person_reID_baseline_pytorch2$ python train.py --data_dir=/media/ubuntu/gqp/Market/pytorch/ --PCB --name=ca Traceback (most recent call last): File "train.py", line 14, in <module> matplotlib.use('agg') File "/home/gqp/.local/li
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cuda线程设置问题
dim3 grid=dim（1024,1,1）；dim3 bs=dim（1024,1,1）时没问题，但是把dim3 grid=dim（2048,1,1），最后的结果就都为0了，很奇怪？
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runtime error: cuda error: all cuda-capable devices are busy or unavailable
求助！！！ pytorch-gpu版 在运行.py时 为啥会出现runtimeerror: cuda error: all cuda-capable devices are busy or unavailable错误 只有一个gpu且nvidia-smi查看时并没有process正在运行啊...崩溃...刚装的pytorch...
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namd预编译文件如何使用
最近在ubuntu18.04上编译cuda版的namd 一直存在问题，于是下载了预编译好的文件：NAMD_Git-2019-01-03_Linux-x86_64-multicore-CUDA.tar.gz 新手搭建环境，头晕脑花，官网里说是解压之后直接使用，可是我解压后，运行namd2失败，在终端里一样失败，我的cuda是10.2，不知道是需要设置一些什么？fftw？还是Charm ++ ？还是我下载的文件和我的cuda版本不兼容，我的cuda是cuda10.2.求助帮助。:arm::arm:
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求助namd安装找不到nvcc
这几天在ubuntu18.04 上安装 cuda版的namd 安装文件为 NAMD_2.13_Source.tar.gz。 安装最后遇到了一个问题，如图，我的cuda版本是cuda10.2 ，nvcc文件存在没有任何问题，亦如下图。我尝试设置各种环境变量，在bashrc文件和profile文件中均作了如下设置：export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-1
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