Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

тензорный поток, скомпилированный с помощью cuda 9.1

Я новичок в tensorflow и хочу установить версию gpu с cuda 9.0. Проблема в том, что мой графический процессор (Nvidia mx150) не работает с cuda 9.0 (только с cuda 9.1)... Поэтому я попытался скомпилировать свою собственную версию tensorflow с cuda 9.1. Но я все еще заблокирован, потому что во время компиляции компилятор находит ошибку, поэтому он не компилируется... Я не знаю почему, но это очень расстраивает. Так что, если у вас есть уже скомпилированная версия tensorflow с cuda 9.1, я очень заинтересован!

заранее спасибо !

compiler-errors tensorflow compilation
12.04.2018

  • вы должны показать ошибку по крайней мере 12.04.2018

Ответы:


1

Если вам не нужно использовать tensorflow 1.7, в этом репозитории может быть то, что вам нужно. Просто, чтобы быть ясным, я никогда не пробовал ни один из них сам.

Если вам нужно установить в Windows, вам может пригодиться этот репозиторий.

12.04.2018
  • Спасибо ! Это именно то, что я ищу! Но я работаю в Windows, и это хранилище предоставляет только .whl для Linux... 12.04.2018
  • @PierreCarceller Пожалуйста, проверьте, поможет ли новый репозиторий решить вашу проблему. 12.04.2018
  • Спасибо ! Оно работает ! :) Мне очень любопытно узнать, как вы нашли эти репозитории git, потому что, прежде чем спрашивать, я искал сам и так и не нашел их. 13.04.2018
  • @PierreCarceller Никакого волшебства. Мне просто повезло, и я погуглил тензорное колесо Windows. 13.04.2018

    • 2

    У меня была точно такая же проблема несколько недель назад.

    Проблема в том, что текущая версия TensorFlow (1.7) не поддерживает CUDA9.1, проверьте эту проблему комментарий и обсуждение ниже.

    Вот несколько вариантов, которые я нашел:

    1. Скомпилируйте TensorFlow самостоятельно из исходного кода
    2. Найдите существующий файл whl. бывший. Я исправил проблему, используя whl из репозитория (то же, что и ответ Ю. Луо)
    3. Переход на CUDA 9.0
    4. Подождите, пока Tensorflow не поддержит CUDA9.1 :)
    25.04.2018
    Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..