我正在尝试将我在Google云控制台中的Keras模型转换为TPU模型。不幸的是,我得到了一个错误,如下所示。下面是我的最小示例:
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
import tensorflow as tf
import os
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784))
model.add(Dense(32))
model.add(Activation('relu
错误消息如下
Traceback (most recent call last):
File "./run_classifier.py", line 914, in <module>
tf.app.run()
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 40, in run
_run(main=main, argv=argv, flags_parser=_parse_flags_tolerate_un
~\AppData\Roaming\Python\Python36\site-packages\tensorflow\contrib\tpu\python\tpu\tpu_estimator.py in <module>()
38 from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import tpu_config
39 from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import tpu_context
---> 40 from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu
我正在尝试使用云TPU上的TPU Estimator API训练模型。错误日志和读取我的输入数据的代码附在下面。我尝试使用python调试器来确定哪里遇到了bug。在遇到错误之前,控件不会退出traing_input_fn函数。所以,我相信我的数据管道是问题的根源。有人能帮我解决这个问题吗?如果有必要,我很乐意提供更多的信息。谢谢 INFO:tensorflow:Error recorded from training_loop: The features to the model returned by input_fn must have static shape. Tensor: Te
一般来说,有一些很好的例子,使用TF优化器来解决一般(非深度学习)问题。给予:
我们希望能够将这两者结合起来,并利用基于TPU的优化来解决高维问题。
为此,我有一个简单的colab代码,它合并了上面的两个示例:
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import tpu_function
import os
import pprint
import tensorflow as tf
if 'COLAB_TPU_ADDR' not in os.env
我想保存一个模型,以便对特定的图片进行一些预测。下面是我的服务函数:
def _serving_input_receiver_fn():
# Note: only handles one image at a time
feat = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 120, 50, 1])
return tf.estimator.export.TensorServingInputReceiver(features=feat, receiver_tensors=feat)
这里是我导出模型的地方:
export_dir_
我从Custom Vision下载了一个tensorflow模型,并希望在珊瑚tpu上运行它。因此,我将其转换为tensorflow-lite,并应用混合训练后量化(据我所知,这是唯一的方法,因为我无法访问训练数据)。你可以在这里看到代码:当我尝试为边缘tpu编译它时,我得到了以下结果:
Edge TPU Compiler version 2.0.258810407
INFO: Initialized TensorFlow Lite runtime.
Invalid model: model.tflite
Model not quantized
你知道我的问题是
我用scaleTier: BASIC在云ML引擎上开发了一个TensorFlow模型。
在带有scaleTier: BASIC_GPU的图形处理器上运行它的训练器效果很好。但是,试图在带有的TPU上运行它时,会产生以下错误消息:
type.googleapis.com/google.rpc.QuotaFailure
The request for 1 TPU_V2 accelerators exceeds the allowed maximum
of 30 K80, 30 P100.
这个限制是从哪里来的,可以通过启用另一个API或增加我的初始预算来解除吗?
我在Colab和TPU运行时使用HuggingFace库训练BERT模型时遇到了这个问题。我已经正确设置了TPU,并检查它是否工作正常。 BERT模型的训练参数如下: from transformers import TFTrainer, TFTrainingArguments
training_args = TFTrainingArguments(
output_dir='./results', # output directory
num_train_epochs=5, # total number of tr
我已经使用TPUEstimator编写了tensorflow代码,但在use_tpu=False模式下运行它时遇到问题。我想在我的本地计算机上运行它,以确保所有操作都与TPU兼容。代码与普通的Estimator一起工作得很好。下面是我的主代码:
import logging
from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import tpu_config, tpu_estimator, tpu_optimizer
from tensorflow.contrib.cluster_resolver import TPUClusterResolver
from cap
我将这段BERT NER github代码移植到google colab,在那里我手动设置了运行它的标志(https://github.com/kyzhouhzau/BERT-NER)。 我将use_tpu设置为False,所以它应该使用GPU。 flags.DEFINE_bool("use_tpu", False, "Whether to use TPU or GPU/CPU.") colab上使用的TF版本是1.13.1,命令tf.test.gpu_device_name()返回'/device:GPU:0‘。 这是我在运行tf.app.run()
请任何人能给我的代码运行TPU与Tensorflow V1?我正在尝试这段代码,但它只适用于Tensorflow 2.0: try:
# TPU detection. No parameters necessary if TPU_NAME environment variable is
# set: this is always the case on Kaggle.
tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
print('Running on TPU ', tpu.m
我尝试使用Google运行我的keras UNet模型,而我在UpSampling2D中遇到了这个问题。有什么解决办法或解决办法吗?
要运行的代码:
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import UpSampling2D
model = Sequential()
model.add(UpSampling2D((2, 2), input_shape=(16, 16, 1)
在Cloud TPU上训练对象检测器时,我得到以下错误: Error recorded from training_loop: Gradient for FeatureExtractor/MobilenetV1/Conv2d_13_pointwise_1_Conv2d_5_1x1_48/weights:0 is NaN : Tensor had NaN values 在我的训练中,这总是发生在同一步。我很不确定我可能做错了什么导致了这一点。 任何建议都是很棒的!我会尽可能快的回复你。 我跟随this guide在谷歌的TPU系统上训练了物体探测器。 下面是完整的错误:Error record