tensorflow-gpu

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Horovodtf.train.MonitoredTrainingSession을 사용하는 예제 대신 tf.estimator.Estimator을 사용할 수 있습니까? Tensorflow 1.4.0을 사용하고 있습니다. Here is an example 현재 코드와 매우 유사합니다. 나는 hyperopt와 함께이를 사용하려면, 그리고 내가 쉽게 hparams 다른

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분산 된 Tensorflow : ps/workers 호스트가 aws에 있습니까?

gpus를 사용하여 aws에서 분산 된 Tensorflow를 사용하고 있습니다. 로컬 컴퓨터에서 모델을 교육 할 때 ps_host/workers_host를 'localhost : 2225'와 같이 지정합니다. 내가 aws의 경우에 사용해야 할 ps/workers 호스트는 무엇입니까? 최소한 https://github.com/pipelineai/pipelin

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Tensorflow 데이터 집합 실적?

NMT 모델에서 영감을 얻은 모델을 구현 중입니다. TFRecordDataset을 사용하여 모델을 가져 와서 피드에 TFRecords 파일로 저장된 교육 세트를 사용하고 있습니다. 다음은 구글의 recommendations 입력 파이프 라인 성능 개선에 대한, 내가 가진 : 약 1백메가바이트 TFrecords 파일 (더 많은 예제를 포함하는 작은 파일을 가

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AttributeError는 : 모듈 'tensorflow.python.training.training은'어떤 속성이없는 'SummaryWriter'새로운 클래스를 사용하여 처음 v3의 모델의 마지막 층을 재교육하기 위해 노력

. 내 자신의 이미지 세트를 준비하고 C : \ tmp에 저장했습니다. 내가 코드를 C:\tmp\image_retrain\tfClassifier\image_classification>python retrain.py --model_dir=C:\tmp\image_retrain\tfClassifier\image_classification\inception --i

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Keras : ResourceExhaustedError (역 추적에 대한 위 참조) : 모양 텐서를 할당 할 때 OOM [26671,32,32,64]는

내가 tensorflow 백엔드 (Keras 버전 2.1) Keras를 사용하여 내 네트워크를 훈련하고 , 나는 많은 것들을 사용할 시도 인터넷에 있지만 어떤 해결책도 찾지 못했습니다. My Training set and labels: 26721(each image have size (32, 32,1)) , (26721, 10) Validation set

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오류로드 tensorflow - "cudart64_80.dll"

나는 (GPU와) tensorflow를 가져하려고를 찾아 다음과 같은 오류가 계속 할 수 없습니다 : ImportError: Could not find 'cudart64_80.dll'. TensorFlow requires that this DLL be installed in a directory that is named in your %PATH% envir

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Apache, Flask 및 Tensorflow - "ImportError : libcusolver.so.8.0 : 공유 파일을 열 수 없습니다. 해당 파일 또는 디렉토리가 없습니다."

Apache2를 사용하여 AWS EC2 인스턴스에 flask (python 3.5) 응용 프로그램을 배포하려고합니다. 는 텐서 플로우 모델 (AWS Deep Learning AMI - CUDA 8)을 위해 GPU를 사용합니다. Tensorflow: ImportError: libcusolver.so.8.0: cannot open shared object fi

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ML 단위가 허용되는 최대 값을 초과합니다.

Google Cloud-ML에서 모델 교육을 위해 작업을 제출하려고 할 때 아래 오류가 표시됩니다. RESOURCE_EXHAUSTED: Quota failure for project my_project. The requested 16.536900000000003 ML Units exceed the allowed maximum of 15.To read mo

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상수 성능의 Tensorflow 곱하기가 tf.random보다 느립니다.

일부 DL 계산을 위해 Tensorflow를 사용하고 있으며 이해할 수없는 동작이 있습니다. 나는 그 자체로 정방 행렬의 곱셈을 테스트입니다 : tf.matmul(a,a)을 : 행렬이 무작위로 각 실행에 초기화 될 때 행렬이 tf.constant 으로 작성됩니다 때 내 기대가 첫 번째 경우에는 초기 데이터를 전송하는 데 약간의 오버 헤드가 있어야하며 100

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GPU에 Tensorflow 작업이 적용되지 않았습니다.

가능한 경우 모든 작업을 여기에 배치하려면 with tf.device('/gpu:0') 내부에 빌드 된 대형 모델이 있습니다. 그러나 1.4에서 1.2로 업데이트 한 후 tensorflow는 모든 작업을 CPU에 배치하려고 시도합니다 (log_device_placement에 따라). GPI에 배치 할 수없는 것처럼 보이는 몇 가지 연산 (AdamOptimi