sm_61

Caffe 训练出现 loss = 1.#QNAN 的解决方法。

解决方法：编译caffe程序的时候在CommonSettings.props的CudaArchitecture中加入compute_61,sm_61。由于能正常训练的显卡是GTXTITANX，出现1.
wujpbb7·2023-12-27 15:15

faster rcnn训练过程出现loss=nan的解决办法

setup.py文件，找到第130行，将gpu的arch设置成与自己电脑相匹配的算力，这里举个例子，如果你用的是GTX1080，那么你的算力就是6.1，此时就需要将-arch=sm_52改成-arch=sm
ZeroZone零域·2023-09-09 18:46

opencv cuda Linux编译,windows 10 上源码编译OpenCV并支持CUDA | compile opencv with CUDA

compileopencvwithCUDAsupportonwindows10SeriesGuiderequirements:windows:10opencv:3.1.0nvidiadriver:gtx1060382.05(gtx970m)GPUarch(s):sm
艾萨里昂之光·2022-11-20 17:53

CUDA：nvcc编译参数示例

多种编译写法虚拟架构+真实框架这种编译要编译成唯一的结果，即确定GPU对象，写法如下：set(CUDA_NVCC_FLAGS-arch=compute_60;-code=sm_61)或set(CUDA_NVCC
fb_help·2020-07-01 23:35

CUDA：nvcc编译参数示例

多种编译写法虚拟架构+真实框架这种编译要编译成唯一的结果，即确定GPU对象，写法如下：set(CUDA_NVCC_FLAGS-arch=compute_60;-code=sm_61)或set(CUDA_NVCC
flygqin·2019-02-20 14:41

Nvidia Pascal GPU 架构详解

如果你对GPU,sm_60/sm_61，CUDA这些名词感到陌生，可以看我之前写的博客《CUDA从入门到精通》。
卜居·2016-12-25 17:49
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他