升级到Keras 2.0.9后，我一直在使用multi_gpu_model实用工具，但我无法保存我的模型或最佳权重。 model.save('path') 我收到的错误是： 类型错误：无法对模块对象进行pickle处理 我猜测可能存在访问模型对象的问题。是否有解决此问题的方法？

当我在ddp模式（2个GPU）下启动我的主要脚本时，Pytorch Lightning会复制在主要脚本中执行的所有内容，例如打印或其他逻辑。我需要一些扩展训练逻辑，我希望自己处理。例如，在Trainer.fit()之后执行某些操作（仅一次！）。但是由于主要脚本的复制，这并不按照我想象的方式工作...

我在使用OpenCL/OpenGL互操作时遇到了多GPU的问题。我正在尝试编写一个应用程序，以呈现密集计算的结果。最终它将运行一个优化问题，并根据结果将某些内容渲染到屏幕上。作为一个测试案例，我从这个课程中开始使用粒子模拟示例代码：http://web.engr.oregonstate.edu...

我需要在DGX A100上设置DDP（分布式数据并行），但它不起作用。每当我尝试运行它时，它就会卡住。我的代码非常简单，只是为了调试而生成了4个进程来支持4个GPU（出于调试目的，我立即销毁了组，但甚至没有达到那里）。 def find_free_port(): """ https:...

让我们从一个前提开始，我是新手接触TensorFlow和深度学习。 我有一个使用tf.Model.train()训练的TF 2.0 Keras风格模型，两个可用的GPU，并且我正在寻求缩短推理时间。 我使用非常方便的tf.distribute.MirroredStrategy().scop...

首先，我还是tensorflow的新手。我正在使用v0.9，并尝试使用我们机器上安装的两个GPU。这里发生了以下情况： 当我在该机器上启动一个 training data 脚本时，它只在其中一个GPU上运行。默认情况下它会占用第一个GPU gpu:0/。 当我启动另一个 training ...

我如何使用两个设备以改善以下代码（向量求和）的性能？是否可能同时使用更多设备？如果是，如何管理不同设备上全局内存中向量的分配？#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include ...

我有一台服务器（Ubuntu 16.04），带有4个GPU。我的团队共用这台服务器，我们目前的做法是使用Docker将所有工作容器化，并使用类似于 $ NV_GPU=0 nvidia-docker run -ti nvidia/cuda nvidia-smi 的方法限制容器对GPU的访问。当我...

当我尝试使用Tensorflow与Ray的代码示例时，Tensorflow在由“remote”工作器调用时无法检测到我的机器上的GPU，但在本地调用时却可以找到GPU。我将“remote”和“locally”放在引号中，因为一切都在我的桌面上运行，该桌面拥有两个GPU，正在运行Ubuntu 1...

在.NET的Screen.AllScreens中，所有显示器是否都会被返回，无论硬件配置如何？例如，在单个PC上，您可以有以下情况： 视频卡输出到两个显示器=共计2个显示器 每个视频卡输出到1个显示器=共计2个显示器， 每个视频卡输出到2个显示器=6个显示器， Eyefinity卡输出到6...