tensorflow-gpu

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새로운 카테고리에 대한 Inception V4의 마지막 레이어 재 입력 : 지역 변수가 초기화되지 않았습니다.

나는 아직 텐서 플로우에서 초보자이므로 익숙하지 않습니다. 이 site에 게시 된 model pretrained의 ImageNet 데이터 세트를 사용하려고합니다. 또한, 나는 그들의 네트워크를 그대로 사용하고 있습니다. 즉 site에 게시 된 것을 의미합니다. 여기 내가 네트워크를 호출하는 방법입니다 : 내 카테고리의 Inception_V4의 마지막 층을

python tensorflow tensorflow-gpu 2017-09-08

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import tensorflow error - return importlib.import_module (mname)

그래서 Tensorflow, CUDA 및 cuDNN의 GPU 버전을 설치했습니다. 내가 제대로이 모든 설정 한 생각하지만 난 'TF로 수입 tensorflow'를 실행할 때이 오류가 얻을 : 나는 행운과 함께 다음 단계를 시도 >>> import tensorflow as tf Traceback (most recent call last): File

python tensorflow installation tensorflow-gpu 2017-09-10

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Tensorflow에서 교육 중 GPU 사용량이 매우 낮습니다.

UDacity 딥 학습 과정의 과제 중 하나 인 10 수준 이미지 분류 작업에 대해 간단한 다중 레이어 퍼셉트론을 교육하려고합니다. 보다 정확하게 말하자면 다양한 글꼴에서 렌더링 된 문자를 분류하는 것입니다 (데이터 세트는 notMNIST입니다). 코드가 매우 간단 해 보이지만, 교육 과정에서 GPU 사용량이 매우 낮아도 상관 없습니다. GPU-Z로 부하를

python tensorflow deep-learning gpu tensorflow-gpu 2017-09-11

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html5lib는

내가 필요 표백제 == 1.5.0을 필요로 텐서 보드를 필요로 centos6.5 (python3.5)에 tensorflow-GPU를 설치하고있어 표백제 설치에서 찾을 수 없습니다 나는 소스에서 html5lib 0.9999999 (7 ​​나인) 설치 : python setup.py install 을 그리고 파이썬에서 수입 html5lib하여 설치를 확인

python tensorflow-gpu html5lib bleach 2017-09-12

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Google 클라우드 ml의 교육 모델 중에 메모리 예외가 발생하는 이유는 무엇입니까?

나는 다음 tutorial을 따라 객체 감지 TensorFlow 1.3 모델을 훈련시킵니다. Google 클라우드에서 내 작은 데이터 세트 (1 클래스, ~ 100 개의 예)로 faster_rcnn_resnet101_coco 또는 faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco 모델을 재교육하고 싶습니다. 상대방 자습서에서 제

tensorflow google-cloud-platform tensorflow-gpu 2017-09-13

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Tensorflow 객체 감지 API 설치 오류 'AttributeError : module'pandas '에'계산 '속성이 없습니다.'

TF 객체 감지 API here에 대한 설치 지침을 따르고 있습니다. 그러나 마지막 단계는 함께 설치 테스트하는 것입니다 : python object_detection/builders/model_builder_test.py 그것은 오류와 함께 실패 : AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'computati

python tensorflow-gpu 2017-09-13

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나는 나의 우분투 16.04 기계에 tensorflow를 사용하려하지만, tensorflow GPU를 설치 한 후에도 사용하려고한다. 나는 내 tensorflow에 gpu를 사용할 수 없다.

나는 우분투 16.04 머신에서 tensorflow GPU를 사용하려고한다. CUDA 툴킷 (8.0.61)과 cuDNN (6.0.21)을 성공적으로 설치했습니다. 문제는이 설치 프로세스 후에도 tensorflow GPU를 사용할 수 없다는 것입니다. tensorflow 가져 오기 중에 tensorflow GPU의 가져 오기 행이 표시되지 않습니다. its

tensorflow tensorflow-gpu 2017-09-17

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Tensorflow 개체 감지 API, 오류가있는 CPU에서만 실행됩니다. 장치 사양/장치를 무시합니다. 'prefetch_queue_Dequeue'노드의 GPU : 0

교육을 시작하면 프로세스가 CPU에서만 발생합니다. GPU : 장치 규격/장치 무시 : 0 노드 'prefetch_queue_Dequeue'의 'prefetch_queue'의 입력 에지 기준 연결 때문에 이미 장치를 가지며,이 시작될 때 I 얻는 메시지 인 /디바이스 필드 세트 : CPU : 및 GPU 메모리가 충전되지만,이 GPU 부하의 급격한 스파이크는

tensorflow tensorflow-gpu object-detection-api 2017-09-17

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텐서 모양으로 텐서를 정의하는 동안

신경 네트워크에서 작업하고 있으며 모양에 많은 시간이 걸리는 문제가 있습니다 ..... Tensorflow는 우리에게 키워드를 제공하지 않으므로 텐서 크기에 대해 걱정할 필요가 없습니다. ... 모양에 알려진 숫자 값 대신에 없음을 사용하면 단점이 있습니까? 코드를 실행하는 동안 방법 1 input_placeholder = tf.placeholder(tf.

python machine-learning tensorflow-gpu tensor 2017-09-19

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gpu를 사용할 때 tflearn 오류가 발생합니다

with tf.device('/gpu:0'):을 프로젝트에 사용하려고하면 아래에 표시된 오류가 발생합니다. 나는 tensorflow-gpu를 설치했다. 코드 : def main(): with tf.device('/gpu:0'): model = cnn_model.googlenet(WIDTH, HEIGHT, 3, LR, output=8,mo

python tensorflow tensorflow-gpu tflearn 2017-09-22

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