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Tensorflow #에 대한 CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY # object_detection/train.py

object_detection/train.py 스크립트를 사용하여 자체 탐지기를 조정하는 Tensorflow Object Detection API를 실행 중이며 here이 발견되었습니다. 문제는 내가 계속 CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY을 얻고 있다는 것입니다. 트레이너의 메모리 사용량을 줄이기 위해 배치 크기를 줄이는 방법을 찾았지만 16에서

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분산 트레이닝에서 Master에서만 SessionRunHook이 발생합니까?

tf_learn.Experiment (...) 인터페이스를 사용하면 train_monitors와 eval_hooks를 전달할 수 있습니다. 이러한 후크는 master에서만 발생합니까? 소스 코드를 읽으려고했는데 모든 session.run (..)에서 후크를 실행해야합니다. 나는 master뿐만 아니라 worker도 session.run (...)을 실행할

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분산 된 텐서 플로우 실험을 마스터 대신 작업자에게 실행하는 방법은 무엇입니까?

Google Cloud ML 엔진을 사용하여 tensorflow.contrib.learn.Experiment가있는 모델을 교육하고 있습니다. 기본적으로 tensorflow는 마스터 서버에서 평가를 실행합니다. 트레이닝이 완료된 후 (연습 _frequency = 0), 나는 마스터에만 많은 코어와 RAM을 가지고 있지만 GPU는 없습니다. 그래서 평가는 P1

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tensorflow 0 일괄 처리 크기에 GPU가 충돌 함 CUDNN_STATUS_BAD_PARAM

이 문제는 오래 동안 존재하는 것으로 보이며 많은 사용자가이 문제에 직면 해 있습니다. stream_executor/쿠다/cuda_dnn.cc : 444] BatchDescriptor 변환 할 수 {개수 : 0 feature_map_count 64 공간적 7 264 value_min : 0.000000 value_max : 0.000000 레이아웃 : Ba

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Tensorflow serving : 각 모델에 대해 GPU 메모리 일부 사용

처분에 대해 하나의 GPU가 있지만 여러 모델을 배포해야합니다. 후속 모델을 배치 할 수 없기 때문에 첫 번째 배포 된 모델에 전체 GPU 메모리를 할당하고 싶지 않습니다. 훈련 중에는 gpu_memory_fraction 매개 변수를 사용하여 제어 할 수 있습니다. tensorflow_model_server --port=9000 --model_name=<n

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Dataset API의 멀티 스레딩

TL : DR : tensorflow 0.1.4에서 Dataset API를 사용할 때 데이터가 다중 스레드 방식으로로드되는 것을 확인하는 방법? filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames) image_reader = tf.WholeFileReader() _, image_file = image

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Amazon EC2 Tensorflow GPU 지원

나는 주위를 둘러 보았고 아직 수정 사항을 찾을 수 없습니다. 모든 경로와 환경 변수를 확인해 보았습니다. 나는 깊은 학습 AMI에 (m4.xlarge) 즉시 Tensorflow이 수입 될 때 을 파이썬 3.6을 사용하여 TensorFlow 백엔드 Keras를 실행하려고하면 는 출력 : /홈/런타임 버전 3.6과 일치하지 않는 'tensorflow.pyth

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Tensorflow에는 상수가 없습니다 (그러나 그 외 모든 것은 무엇입니까?)

최근에 새로운 Python 3.6.3 설치에서 pip으로 Tensorflow를 설치했습니다. 다음 코드 : import tensorflow as tf msgconst = tf.Constant("henlo wrlod lol <4") thesession = tf.Session() print(thesession.run(msgconst)) thesessi

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할당하려면 두 텐서의 모양이 일치해야합니다. lhs shape = [1024] rhs shape = [1200]

TensorFlow를 처음 사용하고 https://github.com/tensorflow/nmt/에서 튜토리얼을 기반으로 자신의 NMT를 만들려고합니다. 나는 추론을위한 교육 모델을 복원에 오류가 발생하고있다 :는 할당은 모두 텐서의 모양이 일치해야합니다. 좌 모양 = [1024] 우 모양 = [1200] 이 내가이 발생 생각 어디 코드 : def _bui

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XLA AOT를 Tensorflow 용으로 컴파일 할 때 링크 오류가 발생했습니다.

this tutorial을 따라 XLA AOT 예제를 작성하려고합니다 (this에서 가져온 것). 소스에서 Tensorflow를 빌드하고 XLA JIT가 작은 mnist_softmax_xla.py에서 작업하도록했습니다. 내가 지금까지했던 단계는 다음과 같습니다 package(default_visibility = ["//visibility:public"])