RAPIDS cuGraph库是一组图形分析，用于处理GPU数据帧中的数据 - 请参阅cuDF。 cuGraph旨在提供类似NetworkX的API，这对数据科学家来说很熟悉，因此他们现在可以更轻松地构建GPU加速的工作流程。
示例代码：
import cugraph
# assuming that data has been loaded into a cuDF (using read_csv) Dataframe
# create a Graph using the source (src) and destination (dst) vertex pairs the GDF
G = cugraph.Graph()
G.add_edge_list(gdf["src"], gdf["dst"])
# Call cugraph.pagerank to get the pagerank scores
gdf_page = cugraph.pagerank(G)
for i in range(len(gdf_page)):
print("vertex " + str(gdf_page['vertex'][i]) +
" PageRank is " + str(gdf_page['pagerank'][i]))-
在加速最小生成树算法时，运行cugraph.tree.minimum_spanning_tree时遇到下面问题： terminate called after throwing an instance of 'raftcuda_error' what() CUDA error encountered at file=optcondaenvsrapidsincluderafthandle.hp
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我在Tensorflow中的LSTM-RNN上训练一些音乐数据，遇到了GPU内存分配的一些问题，我不明白：我遇到了OOM，而实际上似乎还有足够的VRAM可用。一些背景：我正在使用GTX1060 6GB、英特尔至强E3-1231V3和8GB内存开发Ubuntu Gnome 16.04。现在，首先是我能理解的错误消息的一部分，在中，我将在最后再次添加整个错误消息，以供任何可能要求帮助的人使用： I t
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我正在尝试使用我的RTX 2060 Super与Keras进行预测。出于某种原因，它似乎在我的CPU上运行。 这是我用来调试的测试脚本： 以下是打印到控制台的结果： 下面是一个屏幕截图，显示了我在Task Manager中的CPU和GPU利用率： 任何帮助都将不胜感激！
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图形设备接口（GDI：Graphics Device Interface）是Windows的子系统，它负责在视讯显示器和打印机上显示图形。正如您所认为的那样，GDI是Windows非常重要的部分。不只您为Windows编写的应用系统在显示视觉信息时使用GDI，就连Windows本身也使用GDI来显示使用者接口对象，诸如菜单、滚动条、图标和鼠标光标。 不幸的是，如果要对GDI进行全面的讲述，将需要一
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目标 在这一章当中， 我们将学习使用基于标记的分水岭算法来进行图像分割 我们将看到：cv2.watershed() 理论基础 任何灰度图像可以被看作是一个地形表面，其中高强度表示峰和山，而低强度表示山谷。你开始用不同颜色的水（标签）填充每个孤立的山谷（局部最小值）。随着水位上升，根据附近的山峰（梯度），来自不同山谷的水，明显不同的颜色将开始合并。为了避免这种情况，你在水合并的地方建立障碍。你继续填
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问题内容： 在尝试与matplotlib斗争比我想承认的更长的时间之后，我尝试在我使用过的几乎所有其他绘图库中轻而易举地做些事情，之后，我决定向Stackiverse寻求一些见识。简而言之，我需要创建多个水平条形图，它们全部共享x轴，在y轴上具有不同数量的值，并且所有条形具有相同的高度，而图表本身可以调整为条目。我需要绘制的简化数据结构如下所示： 结果，最接近我想要使用的是： 无论有多少个条目具有
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我试图为数据集创建多水平条形图。这些数据涉及跑步比赛的比赛时间。 Dataframe有以下列：名称、年龄组、完成时间、完成地点、家乡。下面是示例数据。 我想创建一个类似下图的条形图。每个年龄组将有一个条形图，最快的跑步者在图表的底部，跑步者的名字与城市和次数跑了比赛低于他们的名字。 我需要一个for循环还是一个简单的groupby工作？每个年龄组的数量和大小可以根据种族动态变化，因此它不是一个常数