tensorflow-gpu

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    用Python類在Tensorflow中構建GAN

    我用來在Keras中設計我的GAN。但是，對於特定需求，我想將我的代碼調整爲Tensorflow。大多數甘斯實現與Tensorflow的使用類的GAN然後爲鑑別功能和發電機 其中給出的東西，看起來像這樣： class MyGAN(): def __init__(self): # various initialisation def generator(self,
    python tensorflow deep-learning keras tensorflow-gpu 2017-10-10

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    tensorflow：輸出層總是顯示[1.]

    這是一個有鑑別力的網絡，我正在訓練，所以我可以在生成網絡中使用它。我訓練了一個具有2個特徵的數據集並進行二元分類。 1 =打坐0 =不打坐。 （數據集來自siraj raval的視頻之一）。 由於某些原因，輸出層（ol）總是在每個測試用例中輸出[1]。 我的數據集：https://drive.google.com/open?id=0B5DaSp-aTU-KSmZtVmFoc0hRa3c impor
    python machine-learning tensorflow neural-network tensorflow-gpu 2017-10-10

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    如何列出未經分配的可見Tensorflow設備？

    人們可以列出當前可見的設備一起Tensorflow： from tensorflow.python.client import device_lib LOCAL_DEVICES = device_lib.list_local_devices() （參見：How to get current available GPUs in tensorflow?） 然而，這似乎初始化和分配這些GPU。我們
    python tensorflow gpu tensorflow-gpu 2017-10-13

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    爲tf.image.decode_jpeg和tf.train.shuffle_batch規範化了圖像像素值？

    我想從tensorflow中使用tf.train.shuffle_batch函數，然後我需要先使用tf.image.decode_jpeg（或其他類似的函數來加載png和jpg）加載圖像。但是我發現圖像被加載爲概率圖，這意味着像素值的最大值爲1，像素值的最小值爲0.下面是我從github回購庫更新的代碼。我不知道爲什麼像素的值被歸一化爲[0,1]，並且我沒有找到張量流的相關文檔。任何人都可以幫我嗎
    image tensorflow tensorflow-gpu 2017-10-15

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    簡單的TensorFlow示例將模型的一個副本加載到每個可用的GPU上

    我正在尋找從不同的生產機器學習框架移植到TensorFlow。在我們當前的訓練和推理系統中，我們將模型的副本加載到機器上的GPU上。 我想現在保持這種負載平衡的方式。我在哪裏可以找到一個將TF模型的一個副本加載到機器上可用的每個GPU上的簡單示例？
    tensorflow tensorflow-gpu 2017-10-16

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    安裝tensorflow-GPU在Windows 1.3.0 10

    我一直在試圖安裝在Windows 10 tensorflow-GPU，通過 PIP3安裝--upgrade tensorflow-GPU 當我做到這一點我打破目前安裝普通的tensorflow !,並得到這個錯誤：On Windows, running "import tensorflow" generates No module named "_pywrap_tensorflow" error。
    tensorflow tensorflow-gpu 2017-10-16

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    是否可以在一個GPU上一起訓練pytorch和tensorflow模型？

    我有一個pytorch模型和tensorflow模型，我想在一個GPU上一起訓練它們，遵循以下流程：input --> pytorch model--> output_pytorch --> tensorflow model --> output_tensorflow --> pytorch model。 是有可能做到這一點？如果答案是肯定的，我會遇到什麼問題？ 在此先感謝。
    tensorflow tensorflow-gpu pytorch 2017-10-17

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    ImportError：libcudnn.so.6：無法打開共享對象文件：沒有這樣的文件或目錄Tensorflow

    我無法讓它工作！現在已經嘗試了近兩天了。安裝Cuda8和CuDnn 6 - 沒有工作。在這裏添加了寫在ImportError: libcudnn when running a TensorFlow program中的解決方案。 我得到的錯誤 - 回溯（最近通話最後一個）： File "/home/shenath/tensorflow/lib/python3.5/site-packages/tens
    tensorflow nvidia tensorflow-gpu cudnn 2017-10-17

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    Tensorflow crash in mnist-deep.py

    當前正在運行培訓使用Tensorflow中的mnist-deep.py教程在Geforce 1080（8Gb）上使用機器頂部的16GB RAM。所有最新的CUDA庫和驅動程序都已安裝。一切都在Tensorflow 1.3上運行。 mnist-deep.py腳本一直工作正常，沒有任何錯誤，直到我決定執行一些Keras vdsr培訓（https://github.com/jackie840129/VD
    tensorflow keras tensorflow-gpu 2017-10-18

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    Tensorflow：保存/導入檢查點無錯誤地工作，但所有導入的變量都具有值'none'

    我正在爲圖像增強培訓一個深度CNN，並且遇到了一個非常奇怪的問題。 我的網絡架構是完全卷積的，並實現了幾個小的「u形」組件，其中功能映射被下/上採樣以便在整個「頂層」中進行處理。在頂層，網絡有幾個節點「猜測」輸出圖像，然後將較低層的輸出添加到從猜測中導出的特徵。我對最終預測中的錯誤以及這些猜測都有所損失。 網絡正是如此定義： def convnet(x, weights, biases):
    tensorflow tensorflow-gpu 2017-10-18
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