我已经创建了一个包装类,它初始化了一个keras.models.Sequential模型,并有几种方法来启动培训过程和监视进度。我在我的main文件中实例化这个类并执行培训过程。相当平凡的东西。
我的问题是:
如何释放tensorflow分配的所有GPU内存。我在没有运气的情况下尝试了以下几种方法:
import keras.backend.tensorflow_backend as K
with K.get_session() as sess:
K.set_session(sess)
import tensorflow as tf
from neural_net im
我正在开发一个使用MxNet的条件计算框架。假设我们的小批量中有N个样本。我需要使用伪代码在我的计算图中执行这样的操作:
x = graph.Variable("x")
y = graph.DoSomeTranformations(x)
# The following operation generates a Nxk sized matrix, k responses for each sample.
z = graph.DoDecision(y)
for i in range(k):
argmax_sample_indices_for_i = graph.ArgMax
我尝试自定义一种网络架构,我可以按以下方式设计一个层:
x = k.Input(shape=(1,))
y = k.layers.Dense(1)(x + 1) #k.backend.constant(1) -- no difference
Fx = k.models.Model(x, y)
虽然"x+1“是正确的Tensorflow操作,但我得到了NoneType错误:
AttributeError: NoneType对象没有属性“_inbound_nodes”
当我试图使用Lambda层来规避这种情况时,我得到了同样的错误:
x = k.Input(shape=(1,))
我需要用少量的节点创建一个简单的神经网络模型,对其进行训练,然后评估得到的已经训练好的网络中的某些参数。 我需要重复几次(>100)。因此,我只想重新初始化权重,而不是每次都创建一个新模型。 以下是我的代码中有问题的部分: import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras import backend as K
def reinitLayers(model):
session = K.get_session()
for layer in model.layers:
我训练了一个数字图像并制作了一个模型文件。
相应的调味汁如下。
import os
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
我想要gpu支持keras/tensorflow,这就是我为什么安装tensorflow-gpu的原因。所以我通过pip安装了tensorflow-gpu:
pip安装-升级tensorflow-gpu
这导致了以下情况:
from keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
> []
然后我找到了,它说我应该在安装tensorflow-gpu之后卸载tensorflow。这导致了以下情况:
Using TensorFlow backend.
----------------------
我有一个关于AVX512F - kmovw指令的问题.我在K0寄存器中有一个8字节的掩码,它可以使用'kmovq‘并将其移动到一个8字节寄存器或保留内存(8字节)。但是'kmovq‘只在AVX512BW中工作,对于AVX512F,我们需要使用'kmovw’。但是这个指令只移动16位,所以我们现在需要移动掩码4次,哪一个是正确的?
sub esp, 8
kmovw ax, k0
... (do the job with AX)
kmovw ax, k0 + 2
... (do the job with AX)
kmovw ax, k0 + 4
...
正在尝试执行以下操作:
import tensorflow as tf
from keras.models import load_model, Model
from keras import backend as K
sess = tf.compat.v1.Session()
K.set_session(sess)
当我在Google Colab中运行它时,我得到:
RuntimeError: `set_session` is not available when using TensorFlow 2.0.
有人知道怎么解决这个问题吗?
我需要帮助我被这个AlreadyExistsError卡住了,我对这个技术很陌生,所以任何帮助我都会很感激。它在model.fit抛出错误,而且在互联网上我找不到任何对我有帮助的东西,所以关于这段代码的任何信息都是有用的 import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from langdetect import detect
from nltk.tokenize import sent_tokenize
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dens
我有超过10000张图像的数据集,我正在使用tf.keras DataGenerator批量加载数据。但是,当我使用model.fit_generator对模型进行拟合时,我会得到一个错误:'NoneType‘对象没有属性’fit‘。
下面是代码片段:
import math
import random
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.utils import Sequence
from tensorflow.
我遇到了一个问题,我试图运行(在Python上):
#Loading in the text file in need of analysis
x,y=loadtxt('2.8k to 293k 15102014_rerun 47_0K.txt',skiprows=1,unpack=True,dtype=float,delimiter=",")
C=-1.0 #Need to flip my voltage axis
yone=C*y #Actually flipping the array
plot(x,yone)#Test
origi
图像识别教程中的tensorflow练习建议使用c++示例运行--output_layer=pool_3。我尝试过运行这个程序,但是我得到了一个错误:
$ bazel-bin/tensorflow/examples/label_image/label_image --output_layer=pool_3
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:40] Local device intra op parallelism threads: 4
I tensorflow/core/common_runtime/direct_session