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<
我对tensorflow相当陌生,我看过一些教程,但我不知道tf.gradients()是如何工作的。如果我给它两个二维矩阵的输入,它将如何计算偏导数?我真的很困惑,请帮助我,如果你可以,这将是一个很大的帮助。import tensorflow as tfy = np.random.rand(2,2)
grad = tf.gradients\python\client\session.py",第952行,