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theano - Theano / Chainer の報告 12GB RAM の K80 で正しい空き VRAM が報告されない

システム: Ubuntu 16.04.2 cudnn 5.1、CUDA 8.0

git（最新バージョン）からtheanoをインストールしました。

https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle/tree/resize-convから生成サンプルを実行すると、CPU または GPU が使用されているかどうかにかかわらず、メモリ不足が報告されます。

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それらの数字は正確には何を意味するのでしょうか？Theano/Chainer は ~500MB の VRAM にしかアクセスできませんか?

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python - GPU と Chianer による目的の収束率の違い

Chainer1.22.0 を使用して LSTM 言語モデルを実装しています。私のコードは CPU では機能しますが、GPU では機能しません... より正確には、私のオブジェクト関数は CPU ではかなり高速に収束しますが、GPU では収束しません。何が起こっているかについて何か考えはありますか？

事前に助けてくれてありがとう！

出力:

環境:

  • Python 2.7.13 (アナコンダ)
  • Chainer1.22.0
  • Cuda8.0

私のモデル:

完全なコード:

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python - UnicodeDecodeError cuda を使用してデータセットをトレーニングすると

chainer を使用していくつかの画像をトレーニングしましたが、エラーが発生しました。

UnicodeDecodeError なのか、cupy のインストールエラーなのかわかりません。


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