在JupyterNotebook里使用catboost进行分类训练的时候，当不使用GPU加速时一切正常，而当使用GPU加速时总是会让JupyterNotebook的服务挂掉，这是为什么？
使用pycharm运行时也正常
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- 2022-05-27 10:58回答 1 已采纳 明确的说, 是不行的, 它的GPU加速本质上底层用的CUDA, 而CUDA必须基于NVIDIA 显卡/GPU, 目前你的Mac上应该没有NVIDIA显卡
- 2019-04-18 18:22回答 1 已采纳 自己蠢了，解决问题的方法不对。。总是纠结于vs2017这个环境。。。想着配置调试环境。。。只需要在程序中编程就行了。。。
- 2018-11-08 07:52回答 3 已采纳 GT730有好几种，一个是GT640的马甲卡，采用Kepler核心，384 CUDA Cores，叫做GK208/GK107，反正有个K，这个支持CUDA 3.0，可以跑TF（但是相当慢） 还有一个
- 2022-04-16 17:26AKA老实人的博客 机器学习包：sklearn CGB catboost paddle 提供v100 gpu 启发式算法：运筹学 服务调度 operation 外卖小哥即时配送怎么调度 反内卷 2333333333333 金融>汽车 xgboost 、ltgbm &...
- 2018-11-08 07:30回答 5 已采纳 在 https://ask.csdn.net/questions/710166 回答你了，如果满意，请点我回答左上角的箭头和采纳。谢谢
- 2021-08-09 15:02回答 2 已采纳 看你的运行结果是你的cuda版本过于低，gpu的性能没有完全利用，观察你的loss几乎没有变化，loss要下降趋势才是正常运行结果，调整一下超参数试试
- 2021-03-14 19:19回答 1 已采纳 你好，cudart64_101.dll可以去下面的链接下载，https://www.dll-files.com/download/1d7955354884a9058e89bb8ea34415c9/cu
- 2023-11-07 20:08科学禅道的博客 倫理和法律：了解人工智能伦理、法律和隐私问题，确保您的项目遵守相关法规和伦理准则。 持续学习：深度学习领域不断演进，保持好奇心和学习动力是非常重要的。参加会议、研讨会和在线课程，与领域内的专家保持联系...
- 2021-02-18 11:11回答 2 已采纳 没错，本质是learning rate，且每个batch其实后面都要求平均梯度再反向传播， 多gpu时每个batch的data多了，这时， 每个batch的learning rate不变则每个da
- 2023-01-28 21:40回答 2 已采纳 跑的时候看下开下任务管理器，这里切换成cuda，然后运行看下这里的cuda和下面的现存有无上升，有上升说明有调用显卡。另外，你的模型有无预热？一般来说，显卡推理的前一两张速度会很慢，后面速度就飞起了。
- 2022-05-14 22:09回答 3 已采纳 如果为了开发的功能严谨，在技术调研的时候，写死很多代码，进行最快速的demo验证分别使用Qt3D、Quick3d、QRhi快速做一个demo出来然后比较一下效果，然后选择一个方向深入研究和开发 希望对
- 2023-10-17 17:21仰望星空_5的博客 在本章中，我们将简要介绍有机合成中的智能化和自动化。本章包括五个主要部分。在第一部分中，讨论了计算机辅助的反综合规划的例子。在第二部分中，将讨论反应结果预测模型，它利用机器学习来建立反应产率、反应选择...
- 2019-06-06 11:26回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/shenziheng1/column/info/25449
- 2022-07-06 17:01MallocLu的博客 sudo apt-get update sudo apt-get -f install sudo apt-get upgrade 安装相关包（使用python2.7） python -V # 查看python版本，输出2.7.12 # 安装依赖包 sudo apt-get install -y build-essential cmake git pkg-...
- 2022-07-19 22:15孔胖的博客 接口介绍文档中，可以看到给出的竞赛指标 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-LwbnIOTR-1658224070671)(en-resource://database/64690:1)] 这里的C(k,t)是第t天的收盘价，则r...
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