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Tensorflow : GPU에서 교육 된 모델 (검사 점 파일)을 모델을 실행중인 CPU로 변환 할 수 있습니까?

모델이 GPU로 학습되고 결과가 검사 점 파일로 저장됩니다. 저장된 체크 포인트 파일은 cpu-tensorflow로 실행할 수 있습니까? 그렇지 않다면 cpu-tensorflow에서 모델을 실행하기 위해 저장된 체크 포인트 파일을 변환 할 수 있습니까?

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GPU를 사용하는 NMF (Non-Negative Matrix Factorization)

현재 NMF의 Python 구현을 사용하고 있습니다. NMF를 개선 할 방법을 생각하고 있습니다. 문서가 많으면 느려질 수 있습니다. NMF가 행렬 곱셈과 함께 작동하기 때문에 GPU (Graphics Processing Units)를 사용하려고 생각했습니다. NMF on GPUs을 구현하는 솔루션을 찾았습니다. 질문 : NMF의 성능을 높이기 위해 GPU

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왜이 깊은 학습 모델은 GPU보다 CPU에서 더 빠른 추론을 수행합니까? 본 논문에서는

: https://arxiv.org/pdf/1609.08144.pdf "Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation" 그리고 12 페이지에 2016, 표 1에, 자신의 2016 신경 번역 모델에 대한 추론에 대한 디코딩 시간이

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memcpy를 사용하지 않고 gpu 메모리에서 데이터를 읽는 방법?

vulkan API에서 계산 쉐이더로 계산 된 일부 데이터처럼 gpu 메모리에서 데이터를 읽을 수있는 방법은 무엇입니까?

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GPU를 사용하지 않는 Keras의 신경망 모델 예측

내 신경망 모델은 GPU를 사용하여 Theano의 Keras에서 작성되었습니다. 향후 다른 컴퓨터에서 Pickle을 사용하여 저장하고 있습니다. GPU없이 예측을 위해 모델을 사용할 수 있습니까?

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tensorflow가있는 keras에서 GPU를 비활성화하는 방법은 무엇입니까?

내 코드의 처리 시간과 gpu의 처리 시간을 비교하고 싶습니다. 케라의 백엔드는 Tensorflow입니다. 그래서 GPU를 자동으로 사용합니다. 비교를 위해 keras/examples/mnist_mlp.py이라는 모델을 사용합니다. 다음과 같이 처리 시간을 확인했습니다. 그런 다음 GPU를 어떻게 비활성화합니까? ~/.keras/keras.json을 (를)

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Tensorflow : 재교육 시작 v3은 GPU 사용률이 0 %임을 나타냅니다.

현재 Tensorflow의 시작 모델을 시험하고 있으며 병목 현상 생성을 위해 GPU를 사용하고 있지만 교육면에서는 아무 것도하지 않는 것 같습니다. 이 좋은 것 같다, 그래서 작업의 약 80 %를 0 : GPU 사용량이 nvidia-smi을 통해 모니터링, 그것은 0 % log_device_placement에서 유지하는 것은 GPU 반환합니다. 이 CUD

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스레드 구성 요소 및 그래픽 처리 장치

Nvidia 그래픽 처리 장치에서 스레드 구성 블록 스레드를 실행할 수 있습니까? 내 tbb 코드에 대해 여러 개의 스레드를 갖고 싶습니다. 그래서 동일한 최적의 숫자가되어야하며 CPU 스레드 대신 GPU 스레드를 사용할 수 있습니까?

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딥 학습을 위해 GPU가 필요한 이유는 무엇입니까?

질문이 이미 제시했듯이, 나는 깊은 배움에 익숙하지 않다. 나는 모델의 학습 과정이 GPU없이 느리다는 것을 안다. 기다릴 용의가 있다면 CPU 만 사용하면 괜찮을까요?

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멀티 GPU 훈련

i를 CIFAR10 데이터 세트에 대한 미세 조정 ResNet50 tf.slim의 train_image_classifier.py 스크립트를 사용하고 있습니다 : 3K 단계는 python train_image_classifier.py \ --train_dir=${TRAIN_DIR}/all \ --datase