tensorflow-gpu

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如何讓GPU在網絡上運行

我開始將我公司的CNN實現集成到我們的Android應用程序中。作爲參考，我使用TensorFlow sample for mobile。 不幸的是，我正在經歷很長的執行時間（大約10-15秒）。在我們的服務器上，只需要1秒。 我試着找出這個執行是在使用Android Studio中的Android Profiler發生在CPU還是GPU上，並且發現它在CPU上運行。 我想與社區分享這個問題，以檢

android tensorflow tensorflow-gpu 2017-09-26

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Tensorflow：MultiGPU培訓上的圖形

所有代碼都假設Tensorflow 1.3和Python 3.x的 我們正在研究它有一個有趣的損失函數的GaN算法的部分。 Stage 1 - Compute only the completion/generator loss portion of the network Iterates over the completion portion of the GAN for X i

python tensorflow tensorflow-gpu 2017-09-27

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如何寫列表來自tf.get_collection返回到一個文件和讀取它

我試着轉換成字符串並儲存，但不能將其轉換回原始類型 我也試着和pickle.dump但它給下面的錯誤 raise TypeError, "can't pickle %s objects" % base.__name__ TypeError: can't pickle module objects 我的代碼： with tf.Session() as sess: restorer =

python-2.7 list tensorflow pickle tensorflow-gpu 2017-10-04

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速度更快的RCNN變量的名稱或變量範圍中的Momentum是什麼意思？

下面印製線從tf.get_collection（） Tensor("conv3_1/weights/Momentum/read:0", shape=(3, 3, 128, 256), dtype=float32) Tensor("conv3_1/biases/Momentum/read:0", shape=(256,), dtype=float32) Tensor("conv3_2/weigh

python python-2.7 tensorflow object-detection tensorflow-gpu 2017-10-05

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已解決 - 使用Nvidia GPU的VirtualEnv tensorflow：cuda-9.0-vs-cuda-8.0，cuDNN-7.0-vs-cuDNN-6.0

今天我安裝了tensorflow使用RTFM tensorflow dot org install linux， 我安裝了VirtualEnv + Python3 + CPU和測試tensorflow Hello World，它工作正常。 然後我繼續在nvidia路徑（GPU GTX 970）上安裝VirtualEnv + Python + GPU。 RTFM（docs dot nvidia do

tensorflow ubuntu-16.04 nvidia tensorflow-gpu 2017-10-05

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Google Cloud ML是否僅支持分佈式Tensorflow以用於多個GPU培訓工作？

我想使用Cloud ML上的多個GPU運行Tensorflow應用程序。 我Tensorflow應用程序是用在非分佈式模式，即概括here 據我瞭解，如果我想使用雲ML運行此相同的應用程序，具有多重GPU的，那麼應用程序必須使用規模CUSTOM層，我需要設置參數服務器，工作服務器，這似乎是一個分佈式張量流模式。 Link here 這是在Cloud ML上運行多個GPU培訓作業的唯一方法嗎？ 是否

tensorflow tensorflow-gpu google-cloud-ml google-cloud-ml-engine 2017-10-06

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無法安裝TensorFlow Python依賴關係

我按照Tensorflow網站中提到的說明從源代碼安裝tensorFlow。當我安裝TensorFlow Python的依賴關係使用命令sudo yum install python3-numpy python3-dev python3-pip python3-wheel它給了我這個錯誤 Loaded plugins: fastestmirror, langpacks Loading mirro

python linux tensorflow tensorflow-gpu 2017-10-07

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Tensorflow不想使用GPU

我想在這裏訓練來自這裏的「standford chatbot」https://github.com/chiphuyen/stanford-tensorflow-tutorials/tree/master/assignments/chatbot，但它不使用我的GPU，但所有需要的庫（CuNN，CUDA，tensorflow-gpu等）都是安裝 我想： def train(): """ Train

tensorflow neural-network python-3.5 lstm tensorflow-gpu 2017-10-09

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如何充分利用GPU進行TensorFlow Estimators？

我使用Tensorflow（CPU版本）作爲我的深度學習模型。具體使用DNNRegressor Estimator進行訓練，給定參數集（網絡結構，隱藏層，alpha等）雖然我能夠減少損失，但是模型需要花費很長時間學習（大約3天），而且時間很長每100步採取9秒。 我來到這個文章翻過： - https://medium.com/towards-data-science/how-to-traine-t

python tensorflow neural-network tensorflow-gpu 2017-10-09

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Tensorflow量化

我想使用Tensorflow的transform_graph工具優化圖。我試圖優化MultiNet（以及其他編碼器 - 解碼器架構）的圖形。但是，使用quantize_weights時，優化後的圖形實際上比較慢，而在使用quantize_nodes時甚至會更慢。從Tensorflow的文檔來看，量化時可能沒有改進，甚至可能會變慢。任何想法，如果這是正常的圖形/軟件/硬件下面？ 這裏是供您參考我的系

tensorflow tensorflow-gpu 2017-10-10

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