即使在使用Tensorflow CPU设置tf.config.threading.set_inter_op_parallelism_threads(1)和tf.config.threading.set_intra_op_parallelism_threads(1) Keras (运行一个简单的CNN模型适合)之后,在linux机器上也会创建太多的线程。无论我尝试什么,它似乎是在创建94个线程,同时经历了合适的时代。已经尝试过使用tf.compat.v<
我正在尝试使用时间轴来分析GPflow,并使用铬跟踪来可视化它。但轨迹似乎并未显示优化过程(仅显示模型构建和预测)。iterations=100, callback=__PrintAction(m, 'GPR with Adam'))
mean, var = m.predict_y(X_test) 其中Adam优化器定义为: