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CIFAR-10 サンプルに基づくネットワークのトレーニングと評価に成功しました。特定のサイズの独自の画像を使用しています。ネットワークは GPU でトレーニングされ、CPU で評価できます。ただし、GPUで評価することはできません。評価は C# EvalDLL Wrapper を使用しています。以下に示すように、deviceID は -1 から 0 に変更され、GPU # を示します。

model0.CreateNetwork(string.Format("modelPath=\"{0}\"", modelFilePath), deviceId: 0);

私は何かを逃しましたか？誰でも C# EvalDLL Wrapper プログラムで GPU を実行できますか?

CNTK のバイナリ バージョンを使用しています (CPU_Only ではありません)。

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EvalWrapper以下に投稿したコードを正確に使用して、GPUで実行できます。私はちょうど経由でテストしましたCsEvalClient：

  • EvalWrapperGPU ボックスでCNN を実行すると、 cuDNNGPU のみの畳み込みエンジンが使用されたことがログに記録されます。これは、実際に GPU 上で実行されたというサインだと思います。
  • CPU のみのボックスでコードを実行すると、予想どおり、CUDA ドライバーが見つからないと叫びます。
  • deviceId:-1CPU のみのボックスに切り替えて実行すると、ログにはGEMM畳み込みエンジンが使用されており、そのエンジンは CPU のみであることが示されます。

CNTK がモデルをロードすると、ログに何が表示されますか?

于 2016-06-14T09:49:24.947 に答える