我正在尝试一个Tensorflow示例:
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(0, name='x')
model = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as session:
for i in range(5):
session.run(model)
x = x + 1
print(session.run(x))
但是输出是意想不到的。我预计它会输出:
1 1 1 1 1
BUt实际输出为:
1 2 3 4
我想知道以下两段代码之间有什么区别:
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(0, name='x')
model = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as session:
for i in range(5):
session.run(model)
x = x + 1
print(session.run(x))
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(0, name=
我试图从Bernoulli分布w.r.t计算样本的梯度。(样本为1的)概率p。
我尝试使用tensorflow.contrib.distributions中提供的伯努利分布的实现和基于这个的我自己的简单实现。然而,当我尝试计算梯度时,这两种方法都失败了。
使用Bernoulli实现:
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.distributions import Bernoulli
p = tf.constant([0.2, 0.6])
b = Bernoulli(p=p)
s = b.sample()
g = tf.gradient
我正在使用TensorFlow和keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()生成合成数据,以便在培训前平衡所有课程的样本大小。我收到了如下错误消息:
Traceback (most recent call last):
File "data_augmentation.py", line 100, in <module>
run(fish_class_aug_fold[i])
File "data_augmentation.py", line 93, in run
data_aug
我无法在一个简单的保存的optimize_for_inference图(Python2.7;pip install tensorflow-gpu==1.0.1安装的包)上成功地运行TensorFlow模块。
背景
保存TensorFlow图
下面是我的Python脚本,用于生成和保存一个简单的图形,以便将5添加到我的输入x placeholder操作中。
import tensorflow as tf
# make and save a simple graph
G = tf.Graph()
with G.as_default():
x = tf.placeholder(dtype=
我可以访问具有多个CPU核心(即56个)的计算机,当使用Tensorflow训练模型时,我希望通过使每个核心成为模型的独立训练器来最大限度地利用上述核心。
在Tensorflow的文档中,我发现了这两个参数(Inter和Intra Op parallelism),它们在训练模型时控制并行性。但是,这两个参数不允许执行我想要的操作。
我如何让每个核心成为独立的工作者?(即,每个工人对批量样本进行切分,然后每个工人根据分配的样本计算梯度。最后,每个worker根据它计算出的梯度更新变量(由所有worker共享)。
我有以下问题。我正在使用Tensorflow Keras模型来评估连续的传感器数据。我的模型输入由15个传感器数据帧组成。因为函数model.predict()花费了将近1秒的时间,所以我想异步执行这个函数,这样我就可以收集这段时间内的下一个数据帧。为此,我创建了一个具有多处理库和用于model.predict的函数的池。我的代码看起来像这样:
def predictData(data):
return model.predict(data)
global model
model = tf.keras.models.load_model("Network.h5")
m
此代码运行良好:
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(initial_value=0)
with tf.Session() as session:
print session.run(x.assign(1))
但是这个代码失败了:
import tensorflow as tf
x = tf.Variable(initial_value=0)
supervisor = tf.train.Supervisor(logdir="/tmp")
with tf.Session() as session:
print ses
我是TensorFlow的初学者,所以我只是尝试运行Fibonacci算法。
到目前为止,我编写了以下代码:
a=tf.constant(1)
b=tf.Variable(1)
print(a)
print(b)
with tf.Session() as session:
init_op = tf.initialize_all_variables()
session.run(init_op)
for i in range(0, 10):
sum_value = tf.add(a, b)
assign_op1=tf.assign(a, b
我在一个gpu实例中部署了一个实时推理模型,它工作得很好.
现在我想使用多个GPU来减少推理时间,我需要在inference.py中修改什么才能使它工作呢?
以下是我的一些代码:
DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
def model_fn(model_dir):
logger.info("Loading first model...")
model = Model().to(DEVICE)
with open(os.path.join(model
我训练了一个TensorFlow模型,现在我想部署它。数据需要处理,因此我必须指定一个inference.py脚本和一个requirements.txt文件。当我部署模型时,它给出了以下错误:
Failed Reason: The primary container for production variant All Traffic did not pass the ping health check. Please check CloudWatch logs for this endpoint.我没有使用任何私有网络,当我尝试从notebook实例下载python包时,它工作正常,没有任何
我在Python3上运行了版本1.8的TensorFlow。
我得到了以下例外:
import tensorflow as tf
Matrix_one = tf.constant([[2,3],[3,4]])
with tf.Session() as session:
print(session.run(tf.math.log(Matrix_one)))
AttributeError: module 'tensorflow.tools.api.generator.api.math' has no attribute 'log'