theano-cuda

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LagnayerはLSTMLayerの最初の非表示状態として画像入力を使用します

私は画像キャプションに関するプロジェクトを行っています。私は、ラサグーン（theano）のLSTMLayerの最初の隠れた状態として、shape =（batch_size、512）を持つイメージのバッチを設定したいと思います。 LSTMLayerへのシーケンス入力は、shape =（batch_size、max_sequence_length、512）のテキストシーケンスのバッチです。私は、las

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TheanoをCUDA 6.5とCuDNN 3.0で使用することはできますか？

私はTheanoとPythonのプログラムを実行したが、それとのエラー：だから ImportError: cuDNN not available: Version is too old. Update to v5, was 3007. 、それはCUDA 6.5および3.0 CuDNNでTheanoを使用することは可能でしょうか？現在、新しいバージョンのCUDAには新しいドライバを必要とするため

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テアノはML専用の外部GPUと表示用の統合GPUです

私は統合されたGPUを持つCPUを持っています。私はML用に使っている外部GPUも持っています。私が望むのは、内蔵GPUを表示専用に使用し、外部GPUをNNトレーニング専用にすることです（メモリーを解放するため）。 BIOSで外部GPUをプライマリGPUに設定しましたが、両方ともアクティブに設定しました。彼らはどちらも働いています。私はシステムを起動した後、私はそれらのいずれかにモニターを接続する

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ルートアクセスのない一般的な使用のためのCUDNNのインストール

私はCUDA 7.5のサーバを使用しています。しかし、サーバーにはCUDNNは関係しません。 ubuntu 14.04ですべてのアプリケーションを使用するために、CUDAをインストールして、ルートアクセスなしでCUDAですべてのリンクを設定することはできますか？私はこのページInstalling cuDNN for Theano without root accessで解決策を実装しましたが、そ

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深いニューラルネットワーク重みの評価

私はケラを持つTheanoを使用しています。私は訓練されたDNNを持っており、私は重量をファイルに投げ捨てました。私はこれらのウェイトについていくつかの操作を実行しており、新しい変換ウェイトを別のファイルに再度ダンプしています。ここでは、これらの変換された重みを使用してDNNモデルを読み込み、その2つの結果を比較したいとします。私はkeras.evaluateメソッドを使用しましたが、重みが異

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GPUで使用した場合のTheanoインポートエラー

私はAnaconda Python 2.7.12をnumpy 1.11.2およびscipy 0.18.1バージョンとともにインストールしました。私はcondaをインストールしてTheano 0.8.2をインストールしました。私は.theanorc.txtファイルに次の行を追加しました： [global] floatX = float32 device = gpu0 [nvcc] comp

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theano.test（） - ImportErrorを実行中にエラーが発生しました：DLLのロードに失敗しました：ダイナミックリンクライブラリ（DLL）の初期化ルーチンが失敗しました

Windows 10（x64）マシンでtheanoを起動して実行しようとしています。私はすでに実行中のtheanoに付属しているWinPythonディストリビューションからPythonをインストールしました。しかし、CUDA 8.0.44とmingwのをインストールした後、私は常に簡単なスクリプトに私は前にいくつかの警告があった import theano theano.test() 注意

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LinuxでcuDNNを使用してTheanoをクラッシュさせる

Scientific Linuxリリース6.6（Carbon）を実行しているクラスタコンピュータでroot以外のユーザーです。 CUDA 7.5とcuDNN 5を使用してGPUでコードを実行すると、いくつかのTheanoクラッシュが発生します。Python 2.7、Theano 0.9、Keras 1.0.7、Lasange 0.1を使用しています。次のクラッシュは、cuDNNを有効にしてGPU

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TheanoにcuDNNをrootアクセスなしでインストールする

cuDNNをルートアクセスなしでローカルにインストールできますか？私はLinuxマシンにroot権限を持っていません（ディストリビューションはopenSuseです）が、CUDA 7.5はすでにインストールされています。私はTheanoを使用しており、GPUでの操作の速度を向上させるにはcuDNNが必要です。 Nvidiaからcudnn-7.5-linux-x64-v5.1をダウンロードしました