如何在GPU上运行 CNTK c# EvalDLL Wrapper程序？
How to run CNTK c# EvalDLL Wrapper program on GPU?
我成功地训练和评估了基于 CIFAR-10 样本的网络。我正在使用我自己的特定尺寸的图像。这些网络是用 GPU 训练的，并且能够用 CPU 进行评估。但是，我无法使用 GPU 对其进行评估。评估使用 C# EvalDLL Wrapper。 deviceID 从 -1 变为 0 以指示 GPU #，如下所示：
model0.CreateNetwork(string.Format("modelPath=\"{0}\"", modelFilePath), deviceId: 0);
我错过了什么吗？
任何人都可以在 C# EvalDLL 包装程序上 运行 GPU 吗？
我正在使用 CNTK 的二进制版本（不是 CPU_Only）。
我能够在 GPU 上 运行 EvalWrapper，完全使用您在下面发布的代码。我刚刚通过 CsEvalClient:
进行了测试
- 当 运行在 GPU 机器上通过
EvalWrapper 连接我的 CNN 时，日志显示它使用了 cuDNN 卷积引擎，它是仅限 GPU 的。我认为这是它在 GPU 上确实 运行 的标志。
- 当 运行 在一个只有 CPU 的盒子上调用代码时，它尖叫说它找不到 CUDA 驱动程序，正如我所期望的那样。
- 当在仅 CPU 框上切换回
deviceId:-1 和 运行 时，日志显示它使用 GEMM 卷积引擎，并且该引擎是CPU-仅。
当 CNTK 加载模型时，您在日志中看到了什么？
我不确定这是不是正确的程序。这是我所做的。
不使用二进制视觉，而是按照安装说明安装源代码并编译源代码。
将 DLL 从 "x64.release" 目录复制到 "exe" 文件所在的目录（流动 https://github.com/Microsoft/CNTK/issues/394）。
注意：对于解决方案中的多个项目，请确保配置相同（例如 x64 的发布模式）。
使用 GTX 960，处理图像的速度从 770 毫秒到 1 毫秒。
我成功地训练和评估了基于 CIFAR-10 样本的网络。我正在使用我自己的特定尺寸的图像。这些网络是用 GPU 训练的，并且能够用 CPU 进行评估。但是，我无法使用 GPU 对其进行评估。评估使用 C# EvalDLL Wrapper。 deviceID 从 -1 变为 0 以指示 GPU #，如下所示：
model0.CreateNetwork(string.Format("modelPath=\"{0}\"", modelFilePath), deviceId: 0);
我错过了什么吗？ 任何人都可以在 C# EvalDLL 包装程序上 运行 GPU 吗？
我正在使用 CNTK 的二进制版本（不是 CPU_Only）。
我能够在 GPU 上 运行 EvalWrapper，完全使用您在下面发布的代码。我刚刚通过 CsEvalClient:
- 当 运行在 GPU 机器上通过
EvalWrapper连接我的 CNN 时，日志显示它使用了cuDNN卷积引擎，它是仅限 GPU 的。我认为这是它在 GPU 上确实 运行 的标志。 - 当 运行 在一个只有 CPU 的盒子上调用代码时，它尖叫说它找不到 CUDA 驱动程序，正如我所期望的那样。
- 当在仅 CPU 框上切换回
deviceId:-1和 运行 时，日志显示它使用GEMM卷积引擎，并且该引擎是CPU-仅。
当 CNTK 加载模型时，您在日志中看到了什么？
我不确定这是不是正确的程序。这是我所做的。 不使用二进制视觉，而是按照安装说明安装源代码并编译源代码。 将 DLL 从 "x64.release" 目录复制到 "exe" 文件所在的目录（流动 https://github.com/Microsoft/CNTK/issues/394）。 注意：对于解决方案中的多个项目，请确保配置相同（例如 x64 的发布模式）。 使用 GTX 960，处理图像的速度从 770 毫秒到 1 毫秒。