- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我正在尝试从 this repo 运行代码.我通过将 main.py 中的第 39/40 行从
更改为禁用了 cudaparser.add_argument('--type', default='torch.cuda.FloatTensor', help='type of tensor - e.g torch.cuda.HalfTensor')
到
parser.add_argument('--type', default='torch.FloatTensor', help='type of tensor - e.g torch.HalfTensor')
尽管如此,运行代码会出现以下异常:
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 190, in <module>
main()
File "main.py", line 178, in main
model, train_data, training=True, optimizer=optimizer)
File "main.py", line 135, in forward
for i, (imgs, (captions, lengths)) in enumerate(data):
File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 201, in __next__
return self._process_next_batch(batch)
File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 221, in _process_next_batch
raise batch.exc_type(batch.exc_msg)
AssertionError: Traceback (most recent call last):
File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 62, in _pin_memory_loop
batch = pin_memory_batch(batch)
File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 123, in pin_memory_batch
return [pin_memory_batch(sample) for sample in batch]
File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 123, in <listcomp>
return [pin_memory_batch(sample) for sample in batch]
File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 117, in pin_memory_batch
return batch.pin_memory()
File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/tensor.py", line 82, in pin_memory
return type(self)().set_(storage.pin_memory()).view_as(self)
File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/storage.py", line 83, in pin_memory
allocator = torch.cuda._host_allocator()
File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 220, in _host_allocator
_lazy_init()
File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 84, in _lazy_init
_check_driver()
File "/Users/lakshay/anaconda/lib/python3.6/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 51, in _check_driver
raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
花了一些时间翻遍Pytorch github上的issues,无果。帮忙,好吗?
最佳答案
删除 .cuda()
在 macOS 上对我有用。
关于python - torch 断言错误 : Torch not compiled with CUDA enabled,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47312396/
这是我关于 Stack Overflow 的第一个问题,这是一个很长的问题。 tl;dr 版本是:我如何使用 thrust::device_vector如果我希望它存储不同类型的对象 DerivedC
我已使用 cudaMalloc 在设备上分配内存并将其传递给内核函数。是否可以在内核完成执行之前从主机访问该内存? 最佳答案 我能想到的在内核仍在执行时启动 memcpy 的唯一方法是在与内核不同的流
是否可以在同一节点上没有支持 CUDA 的设备的情况下编译 CUDA 程序,仅使用 NVIDIA CUDA Toolkit...? 最佳答案 你的问题的答案是肯定的。 nvcc编译器驱动程序与设备的物
我不知道 cuda 不支持引用参数。我的程序中有这两个函数: __global__ void ExtractDisparityKernel ( ExtractDisparity& es)
我正在使用 CUDA 5.0。我注意到编译器将允许我在内核中使用主机声明的 int 常量。但是,它拒绝编译任何使用主机声明的 float 常量的内核。有谁知道这种看似差异的原因? 例如,下面的代码可以
自从 CUDA 9 发布以来,显然可以将不同的线程和 block 分组到同一组中,以便您可以一起管理它们。这对我来说非常有用,因为我需要启动一个包含多个 block 的内核并等待所有 block 都同
我需要在 CUDA 中执行三线性插值。这是问题定义: 给定三个点向量:x[nx]、y[ny]、z[nz] 和一个函数值矩阵func[nx][ny][nz],我想在 x、y 范围之间的一些随机点处找到函
我认为由于 CUDA 可以执行 64 位 128 位加载/存储,因此它可能具有一些用于加/减/等的内在函数。像 float3 这样的向量类型,在像 SSE 这样更少的指令中。 CUDA 有这样的功能吗
我有一个问题,每个线程 block (一维)必须对共享内存内的一个数组进行扫描,并执行几个其他任务。 (该数组最多有 1024 个元素。) 有没有支持这种操作的好库? 我检查了 Thrust 和 Cu
我对线程的形成和执行方式有很多疑惑。 首先,文档将 GPU 线程描述为轻量级线程。假设我希望将两个 100*100 矩阵相乘。如果每个元素都由不同的线程计算,则这将需要 100*100 个线程。但是,
我正在尝试自己解决这个问题,但我不能。 所以我想听听你的建议。 我正在编写这样的内核代码。 VGA 是 GTX 580。 xxxx >> (... threadNum ...) (note. Shar
查看 CUDA Thrust 代码中的内核启动,似乎它们总是使用默认流。我可以让 Thrust 使用我选择的流吗?我在 API 中遗漏了什么吗? 最佳答案 我想在 Thrust 1.8 发布后更新 t
我想知道 CUDA 应用程序的扭曲调度顺序是否是确定性的。 具体来说,我想知道在同一设备上使用相同输入数据多次运行同一内核时,warp 执行的顺序是否会保持不变。如果没有,是否有任何东西可以强制对扭曲
一个 GPU 中可以有多少个 CUDA 网格? 两个网格可以同时存在于 GPU 中吗?还是一台 GPU 设备只有一个网格? Kernel1>(dst1, param1); Kernel1>(dst2,
如果我编译一个计算能力较低的 CUDA 程序,例如 1.3(nvcc 标志 sm_13),并在具有 Compute Capability 2.1 的设备上运行它,它是否会利用 Compute 2.1
固定内存应该可以提高从主机到设备的传输速率(api 引用)。但是我发现我不需要为内核调用 cuMemcpyHtoD 来访问这些值,也不需要为主机调用 cuMemcpyDtoA 来读取值。我不认为这会奏
我希望对 CUDA C 中负载平衡的最佳实践有一些一般性的建议和说明,特别是: 如果经纱中的 1 个线程比其他 31 个线程花费的时间长,它会阻止其他 31 个线程完成吗? 如果是这样,多余的处理能力
CUDA 中是否有像 opencl 一样的内置交叉和点积,所以 cuda 内核可以使用它? 到目前为止,我在规范中找不到任何内容。 最佳答案 您可以在 SDK 的 cutil_math.h 中找到这些
有一些与我要问的问题类似的问题,但我觉得它们都没有触及我真正要寻找的核心。我现在拥有的是一种 CUDA 方法,它需要将两个数组定义到共享内存中。现在,数组的大小由在执行开始后读入程序的变量给出。因此,
经线是 32 根线。 32 个线程是否在多处理器中并行执行? 如果 32 个线程没有并行执行,则扭曲中没有竞争条件。 在经历了一些例子后,我有了这个疑问。 最佳答案 在 CUDA 编程模型中,warp
我是一名优秀的程序员,十分优秀!