我目前正在使用keras和tensorflow训练(微调)一个预先训练好的MobileNet模型。训练是在我的本地计算机上使用GTX980完成的。为了加快速度，我使用基于Ubuntu ()的Amazon Deep Learning AMI在亚马逊网络服务上创建了一个p3.2xlarge实例。当运行一些测试数据(大约300张图片)时，我注意到我<e
浏览 15提问于2018-08-16得票数 0
2回答
我正在使用AWS在自定义数据集上训练CNN。我启动了一个p2.xlarge实例，将我的(Python)脚本上传到虚拟机，并通过CLI运行我的代码。我使用Python3 (CUDA10.0和Intel MKL-DNN)为TensorFlow(+Keras2)激活了一个虚拟环境，这是通过亚马逊网络服务的默认选项。我现在正在运行我的代码来训练网络，但感觉GPU没有“激活”。训练的
浏览 31提问于2020-09-01得票数 0
后，我得到一个我不理解的错误。安装完成后，我运行以下代码来验证安装： import sys
import pandas as pd print(f"Keras Version: {tensorflow.keras.__version__}")
print("GPU is",
浏览 23提问于2019-09-04得票数 1
我有cuda8.0.61，tensorflow_gpu版本和keras。我在224*224图像数据上训练一个20层的keras模型当我在终端上运行nvidia -smi时，我发现内存正在耗尽，并且计算util的百分比更小。当我尝试拟合模型时，机器变得非常慢。我知道，为了使用gpu并在设备之间切换，我应该使用以下代码： with K.tf.device('/<em
浏览 18提问于2019-02-08得票数 1
1回答
我正在使用Python 3做一些图像预处理，因为我知道代码是在进程有点慢的CPU上执行的，让它在GPU上运行是个好主意，因为GPU可以比CPU更快地进行图形操作。有没有一种方法可以让它在GPU上运行而不用库呢？
请注意，它是必需的，使它像GPU版本的Keras或TensorFlow。
浏览 0提问于2019-06-06得票数 4
1回答
我正在尝试使用使用tensorflow的Chalice框架部署亚马逊网络服务功能，但它给出了以下错误：'TypeError: parse() got uses argument 'transport_encoding‘from chalice import Chalice
app = Chalice(app_name='demotensor')@app.route
浏览 3提问于2017-10-13得票数 1
我正在尝试使用coreml将我的keras模型转换为mlmodel。然而，它是说coremltools模块没有属性“转换”。AttributeError: 'module' object has no attribute 'convert'我用过w
浏览 0提问于2019-01-13得票数 3
我用tensorflow制作了神经网络，但tensorflow-gpu比cpu慢！tensorflow 2.1和tensorflow-gpu 2.1的总运行(训练)时间分别为130秒和330秒 我的CPU是i7-第7代，而GPU是geforce-930M(笔记本电脑环境)这是因为我的GPU比CPU慢</
浏览 23提问于2020-04-01得票数 0
回答已采纳
请指导我使用python (pip)在Windows10家庭版上安装Tensorflow和keras的步骤和源代码？
浏览 37提问于2020-05-13得票数 0
2回答
我正在用TensorFlow建立复杂的神经网络。我有最新的Mac，使用我所有的核心，但我仍然需要几个小时来训练一个单一的网络。我需要对许多不同的调优参数进行网格搜索，所以这并不理想。这是一个个人项目，所以我想通过使用云来省钱。我已经广泛地使用了AWS，我喜欢使用他们的现货市场的想法，但是我听说亚马逊的GPU实例与TensorFlow</e
浏览 0提问于2016-07-11得票数 4
我正在研究谷歌全新的MobileNetV2架构。例如，Mobilenet V2在移动设备上比Mobilenet V1快，但在桌面GPU.‘上稍微慢一些。这怎么可能？我真的很想知道为什么。
浏览 0提问于2018-05-17得票数 4
回答已采纳
2回答
Keras没有使用我的GPU，尽管tensorflow似乎可以很好地运行它。中指定一个分类器并对其进行训练时，它的运行速度非常慢。除了速度和明显的CPU使用率之外，我不知道如何判断Keras是否在使用GPU。
我还从tensorflow文档中运行了这个示例，在我的终端中，我可以清楚地看到它使用了GPU<
浏览 2提问于2018-10-23得票数 0
我正在使用Keras和Mac对虚拟数据进行MobileNet体系结构的培训。我同时设置了nump.random和tensorflow.set_random_seed，但由于某些原因，我无法获得可重复的结果:每次我重新运行代码时，都会得到不同的结果。为什么？这不是由于GPU，因为我运行在一个MacBook Pro 2017，其中有一个Radeon显卡，因此Tensorflow没有利用它。编辑：在导入<
浏览 0提问于2018-06-02得票数 18
回答已采纳
当我尝试使用TensorFlow时，它给出了相同的特征长度，但当我尝试PyTorch版本时，它给我的长度是1000。import imagefrom tensorflow.keras.applications.resnet50import VGG19
from tensorflow.kera
浏览 22提问于2021-06-17得票数 1
这应该是一个简单的任务:下载一个以tensorflow_hub格式保存的模型，使用tensorflow_hub加载，然后使用..。这就是我尝试使用的模型(存储在Google中的simCLR)：gsutil -m cp -r \
"gs://simclr-checkpoints/simclrv2tensorflow</
浏览 16提问于2022-03-29得票数 1
我正在尝试使用google colab！此外，这在本地有效，只是在google colab上不起作用。
有什么想法吗？
浏览 0提问于2018-07-05得票数 0
我在一台安装并启用了图形处理器的机器上使用了，它似乎只在预测阶段使用了CPU。我在.predict()部分看到的设备放置日志如下：
2020-09-01 06:08:19.085400: I tensorflow/core/common_runtime/eager/execute.ccexecute.cc:573] Executing op ModelDataset in device /job:localhost/replica:0/
浏览 0提问于2020-09-01得票数 14
我最近在我的笔记本电脑上安装了GPU tensorflow，CUDA和cuDNN，以便使用我的GPU using 教程来训练我的模型。我的笔记本是一台联想Ideapad510，处理器=i5-7代，图形处理器= GForce 940MX(4 4GB)。按照本教程，我安装并配置了使用GPU所需的所有更改。在GPU上训练mnist数据集的结果
每个ep
浏览 0提问于2020-01-28得票数 0
我最近买了一台装有NVIDIA GeForce GTX1050的电脑。我一直在尝试通过本地的jupyter笔记本将其与tensorflow和keras一起使用。我的环境中有tensorflow-gpu和keras-gpu。我已经按照https://www.tensorflow.org/install/<em
浏览 21提问于2020-07-14得票数 1
在使用Google对模型进行培训之后，我使用以下命令(在Google中)下载了它：from google.colab import files我的问题是，当我尝试使用本地机器( Google之外)加载下载的model.h5时，我会得到以下错误：from keras.models import load_model, kw
浏览 9提问于2020-08-07得票数 11
回答已采纳
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
腾讯云开发者
