tensorflow-gpu

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我剛在我的Windows 10電腦上安裝了兩個Nvidia K2200 GPU，CUDA軟件和CuDNN軟件。我通過遵循this堆棧溢出的答案去檢查一切是否正常，但是我收到了一條帶有一堆警告的大消息。我不知道如何解釋它。消息是否意味着某些東西和我的TensorFlow/Keras代碼不起作用？這裏是訊息話題： 2017-08-09 09:03:52.984209: W c:\tf_jenkins

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是否有可能在tf.while_loop中定義多個條件

是否可以定義多個條件來終止tensorflow中的tf.while_loop？例如取決於實現兩個特定值的兩個張量值。例如。 i==2和j==3？我也可以在身體中有幾塊代碼？在文檔中的所有示例中，似乎該主體更像是返回值或元組的單個語句。我想執行一組幾個「順序」的正文。

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// tensorflow/core/grappler/costs中的可配置屬性「deps」上的非法模糊匹配：utils：嘗試構建支持GPU的Tensorflow時

我想在命令bazel build --config=opt --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package 上使用命令bazel build --config=opt --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" -

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ResNet RGB在tensorflow-slim中的意思

我正在使用tensorflow slim加載預先訓練過的模型，如vgg和resnet-50。因此，對於VGG，TF-纖薄提供了一種方式來加載像RGB平均值： from preprocessing.vgg_preprocessing import (_mean_image_subtraction, _R_MEAN, _G_MEAN, _B_MEAN) 我找不到res

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類型錯誤在tensorflow

使用ScipyOptimizerInterface當我嘗試使用ScipyOptimizerInterface優化某些功能。我試圖運行下面的代碼片段（從tensorflow文檔稍微修改），以獲得它如何工作的一些想法。 vector = tf.Variable([7., 7.], 'vector') # Make vector norm as small as possible. loss = t

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使用隊列實現TensorFlow的沒有feed_dict的MNIST示例的問題

我遇到了TensorFlow的Deep MNIST for Experts，並希望使其適應更高效的GPU使用。由於feed_dict似乎非常慢，我使用tf.train.shuffle_batch和FIFOQueue實現了一個輸入流水線，將數據輸入到模型中。 Here's a Gist with the stock implementation of the TensorFlow guide和her

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ImportError：DLL加載失敗：無法找到指定的模塊。沒有名爲'_pywrap_tensorflow_internal'的模塊

我試圖在windows10 64位上設置tensorflow-gpu1.3。我遵循了https://www.tensorflow.org/install/install_windows中提供的所有說明。我有CUDA路徑設置與cudnn64_5.dll，蟒蛇版本是3.5。我在導入張量流時遇到錯誤。 Traceback (most recent call last): File "C:

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以張量流亭亭玉立的ResNet-50中的圖像

我在張量流亭亭玉立中使用ResNet-50模型來提取特徵。我的問題是，在攝取圖像之前，是否需要根據一些標準ResNets-50平均值將圖像居中？我知道vgg-19 tf-slim提供了使用中定義的 _mean_image_subtraction(image, means)進行對中的選項。但是我找不到ResNets的任何這樣的文件或功能。

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如何判斷我是否使用python安裝了tensorflow-gpu？

我試圖在python中區分用戶是否安裝了tensorflow-gpu或者僅僅是tensorflow（在CPU上，它缺乏GPU支持）。我不想運行一個微不足道的模型（與log_device_placement）必須弄清楚。我試過使用tensorflow.__version__，但好像1.3.0-rc2是雙面打印的。

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如何在spyder中釋放ipython中的keras中的GPU資源？

當我通常從命令行運行python腳本時，例如python test.py，GPU內存將在腳本完成後立即釋放。在這個test.py腳本中，我只是加載了keras構建的模型來評估和預測一些數據。沒有培訓過程。但是，如果我打開我的'spyder'，並在'spyder'中運行此腳本，結果會出現在'ipython'部分，但是隨後我從命令行鍵入nvidia-smi，GPU內存不會釋放。所以，我試過的是關閉