tensorflow-gpu

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詳細信息。我在Windows 10上安裝，我使用pythong 3.5.4，我已經安裝了visual studio 15依賴項和.dll（除非我需要更改一些PATH變量）。我已經在路徑中更新了CUDA，併爲cuDNN安裝了相同的代碼。但是，我在通過conda環境安裝和pip安裝時遇到此錯誤。 C:\WINDOWS\system32>python Python 3.5.4 |Anaconda cu

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如何處理UserWarning：將稀疏IndexedSlices轉換爲未知形狀的稠密張量

我在Tensorflow中有以下警告：UserWarning：將稀疏IndexedSlices轉換爲未知形狀的稠密張量。這可能會消耗大量的內存。的原因，我得到這個是： # Flatten batch elements to rank-2 tensor where 1st max_length rows belong to first batch element and so forth al

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爲什麼有多個GPU的TensorFlow會給我這個錯誤？

ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[20000,20,20,20,16] [[Node: Conv3D = Conv3D[T=DT_FLOAT, padding="SAME", strides=[1, 1, 1, 1, 1], _device="/job:l

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無法在使用張量流的python中定義變量？

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TensorFlow斯利姆 - 克隆上的CPU

什麼是 '使用的CPU部署克隆' 指的是在下面的代碼片斷（超薄/ train_image_classifier.py）： tf.app.flags.DEFINE_boolean( 'clone_on_cpu', False, 'Use CPUs to deploy clones.' )

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TF 1.3版本與CUDA-9掛在ppc64le

我試圖在Ubuntu ppc64le上用CUDA-9構建TF 1.3。有了CUDA-9支持所需的所有補丁（eigen，nccl，甚至[TF's PR]（https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/12502）），我可以構建大部分TF代碼，但是，它在編譯tensorflow/core/kernels/fft_ops.cc。我用CUDA-8檢查過TF1

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Tensorflow - 如何將圖像分成一半？

我想將圖像分成兩部分，這樣我可以在GPU＃1上處理第一塊，在GPU＃2上處理第二塊。這裏的問題，但我似乎無法在圖像半 with tf.device(my_gpu): # Load onto GPU filename_queue = tf.train.string_input_producer([image_path], capacity=1) reader = tf

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如何使用TensorFlow指標在Keras

似乎有要對這個已經有幾個線程/問題，但它不會出現，我認爲這已經得到解決： How can I use tensorflow metric function within keras models? https://github.com/fchollet/keras/issues/6050 https://github.com/fchollet/keras/issues/3230 人們似乎遇到變量初

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服務tensorflow模型文件

好奇，如果任何人有類似的用例礦的培訓：我張流模型進行訓練tfrecord文件和queue runner。因此，該圖不使用佔位符。現在如何保存模型並在線提供服務？由於在服務期間，我們需要將請求的數據輸入到圖表中。如果沒有佔位符，那麼我們沒有地方餵養。謝謝！

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幾個批次的TensorFlow平均梯度

這是一個可能的重複Tensorflow: How to get gradients per instance in a batch?。無論如何，我都會問這個問題，因爲沒有一個令人滿意的答案，這裏的目標有點不同。我有一個非常大的網絡，我可以放在我的GPU上，但是我可以提供的最大批處理大小是32.任何比這更大的圖像會導致GPU耗盡內存。我想要使用更大的批次以獲得更精確的漸變近似值。爲了具體說明