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Tensorflow GPU的錯誤：InvalidArgumentError：無法分配裝置操作「MATMUL」

我使用tensorflow網站上給出的測試代碼測試tensorflow與GPU在水蟒： import tensorflow as tf with tf.device('/device:GPU:0'): a = tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=[2,3],name='a') b = tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=

python tensorflow anaconda tensorflow-gpu 2017-11-18

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Tensorflow：如何初始化給定變量範圍中的所有變量

我想初始化給定變量作用域中的所有變量，除了列出所有變量名稱之外，還有其他方法嗎？ 變量的範圍已經建立但尚未初始化，只有initlialization需要做

python-2.7 machine-learning tensorflow deep-learning tensorflow-gpu 2017-10-19

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錯誤建設tensorflow與cazu支持窗口與bazel

我想通過bazel編譯Windows 10 64位CUDA支持TensorFlow。 這是我的系統是如何設置： 的Windows 10 64位 的Nvidia GeForce 1050與CUDA功能6.1 CUDA工具包8.0 - >C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 cuDNN V6.0 - >C:\Program Fi

windows tensorflow bazel tensorflow-gpu 2017-10-19

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tensorflow只能在python3.5.2上運行嗎？

我是個窗口10個用戶，這是我目前Python版本 Python 3.6.3 (v3.6.3:2c5fed8, Oct 3 2017, 18:11:49) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 ，當我嘗試使用PIP安裝tensorflow這個彈出 tensorflow_gpu-0.12.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl is not a s

python tensorflow-gpu 2017-10-20

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Python的Tensorflow運行在GPU代替CPU

我具有低於 import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2],

python tensorflow tensorflow-gpu 2017-10-20

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使用多個GPU訓練一個模型

如何編程keras或tensorflow以劃分多GPU上的訓練，假設您處於一個amaozn ec2實例，其中有8個GPU，並且您希望使用它們全部訓練得更快，但是您的代碼僅適用於單個CPU或GPU？

python-3.x keras gpu tensorflow-gpu keras-2 2017-10-21

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在GPU上運行tensorflow文本模型

在CPU上，文本編碼（https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/textsum）運行完美。 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/textsum/seq2seq_attention.py#L84 https://github.com/tensorf

machine-learning tensorflow deep-learning tensorflow-gpu rnn 2017-10-21

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Keras在使用TensorFlow-gpu時出現錯誤

我想用TensorFlow作爲後端運行Keras，但我想在GPU上運行它。我安裝TensorFlow-GPU，CUDA 8.0，cuDNN，但Keras得到以下錯誤： --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most rece

python python-3.x tensorflow keras tensorflow-gpu 2017-10-22

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Tensorflow 1.3和CUDA 8.1

我在Ubuntu 16.04上成功運行Tensorflow 1.3和CUDA 8.0。安裝已按照官方安裝說明完成。 1）我想知道Tensorflow是否與CUDA 9兼容。這是否支持？如果是這樣，是否有顯着的業績增長？ 2）如果只支持CUDA 8：是否支持cuDNN 7.0.3？

tensorflow tensorflow-gpu 2017-10-28

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Tensorflow乘法的常數性能比tf.random低

我使用Tensorflow進行一些非DL計算，並且我遇到了一個我不明白的行爲。我本身測試方陣的乘法：tf.matmul(a,a)： 時tf.constant 創建矩陣在矩陣是在每次運行隨機初始化 我的期望是第一種情況應該有一些開銷來傳輸初始數據，100 MB（使用float32的5000x5000矩陣），但是由於每次運行時進行隨機初始化，第二種情況的執行速度應稍慢。 但是，我看到的是，即使在同一會

python performance tensorflow tensorflow-gpu tensor 2017-12-27

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