我在CPU上使用TensorFlow运行一个简单的卷积神经网络，使用Python/Numpy从磁盘加载数据并准备数据。Python/Numpy部分消耗的内存非常少，因为我只加载了32个1MB的图像。然而，在运行sess.run(AdamOptimizer)的情况下，内存使用量达到了天文数字的峰值，如下面的输出所示，其中显示了4个训练周期和一个测试周期。
12 or的峰值限制了我的</e
浏览 15提问于2017-06-25得票数 2
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给定具有2D表示的神经网络的两层，即激活场。我想要将下层的每个神经元连接到上层的邻近神经元，比如在某个半径内。使用TensorFlow可以做到这一点吗？
我试图避免首先完全连接两个层，并屏蔽大多数参数，以保持参数的数量较少。
浏览 0提问于2016-03-30得票数 1
我有一个用PyTorch编写的神经网络，它在GPU上输出一些张量a。我想继续使用高效的a层来处理TensorFlow。据我所知，唯一的方法是将a从GPU内存移到CPU内存，转换为numpy，然后将其输入TensorFlow。一个简化的例子：import tensorflow as tf
# output of some neural network written in
浏览 0提问于2019-01-30得票数 15
基于关于StackOverflow的问题.我想知道关于内存高效的C#编程..。任何好的网站/博客/书籍，以了解内存高效的C#编程……一些技巧，如何编写内存高效的C#编程.
浏览 8提问于2010-02-19得票数 7
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TensorFlow仅仅是为实现神经网络而设计的吗？它是否可以作为一个通用的机器学习库--用于实现各种监督和非监督技术(朴素刺刀、决策树、k-均值、支持向量机等等)？无论我遇到什么TensorFlow文献，通常都是关于神经网络的。可能基于图形的TensorFlow体系结构使其适合于神经网络。但是它也可以作为一个通用的机器学习框架吗？
浏览 2提问于2017-03-26得票数 10
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如果我想分配几百万个Foo类的对象，并且想要节省内存和时间，我应该如何设计Foo类呢？另外，我想，它不应该使用虚函数？
Foo从基类派生的开销有多大？有没有其他技巧可以让数以百万计的Foo对象变得非常高效？
浏览 1提问于2010-03-08得票数 7
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我知道Tensorflow使用了象征性的模型构建API，开发人员可以使用它来构建静态计算图。Pytorch提供了命令式编程范例，它可以根据实际情况执行计算。有谁能帮助我理解Scikit的发展模式--学习，Keras，Caffe和Theano？它们是使用命令式的开发范式还是象征性的API？
浏览 0提问于2020-05-24得票数 -4
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并行训练神经网络，理论框架
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我正在与神经网络合作，目前正在探索除我的cpu之外的其他方法来加速训练过程。在AWS中的GPU机器上使用带有Tensorflow的Keras，我能够真正加快这个过程。我很难找到一个参考资料，所以我想让你了解一下它是如何工作的。
提前谢谢你
浏览 3提问于2017-02-22得票数 2
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我最近在Coursera上参加了Andrew Ng写的courser。在那之后，我转向Python，使用Pandas，Numpy，Sklearn来实现ML算法。现在，当我在网上冲浪的时候，我遇到了tensorFLow，我发现它非常神奇，并实现了这个，它将MNIST数据作为输入。但是我不确定为什么要使用诸如库(TensorFlow)之类的库？我们没有做任何并行计算，因为在前一个时期更新的权重将在下一个时期使用？我发现很难找到使用这样的库的理由？
浏览 1提问于2017-01-05得票数 1
我想制作一个应用程序来检测对象，它的名字和与用户的距离使用opencv在Android工作室。所以我需要先训练物体。除了Tensorflow或Yolo，还有什么技术可以训练我的模型吗？
浏览 1提问于2019-10-03得票数 0
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什么时候将神经网络定义为深度神经网络(DNN)而不是神经网络？
据我所知，DNN是具有多层的神经网络，简单的神经网络通常有较少的层数。但又有多少人呢？还是有其他的定义？使用Tensorflow、Caffee这样的培训网络是什么？据我所知，我还没有看到任何人手动设计一个包含许多层的网络。他们似乎推广了创建DNN的工具，但是如果您只创建一个包含两个层
浏览 0提问于2016-12-28得票数 8
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tensorflow被设计成与移动设备和使用Tensorflow的兼容。但我在源代码中找不到任何与神经网络相关的函数。在中，我找不到任何用于训练网络的API？
浏览 2提问于2016-10-18得票数 4
我是机器学习的新手，我想开始做基本的回归分析。我看到了科学学习提供了一个简单的方法来做到这一点。但是为什么人们用tensorflow来代替回归呢？谢谢!
浏览 2提问于2019-08-28得票数 0
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高、低级库的差异
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高级库和低级库的区别是什么？
我知道keras是一个高级库，tensorflow是一个低级库，但我仍然不太熟悉这些框架，无法理解这对高库和低库意味着什么。
浏览 3提问于2019-04-02得票数 1
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图像质量神经网络方案
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我试图创建一个神经网络项目，以确定彩色图像的质量，并返回是否通过质量检查。这一质量检查将在包含50%好照片和50%坏照片的2000份样本中确定和培训。假设我正在执行的检查是1280x1280像素与RGB无阿尔法通道。我正在尝试创建以下神经网络2x隐层==>层1= 1638400，2层= 409600神经元我的问题是，在简单的异或训练中然而，当它成为现实世界
浏览 5提问于2015-05-21得票数 0
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在下面的例子中，我注意到模型训练一次并发布一批预测所需的时间有很大的不同。 break
这是keras的实现
浏览 3提问于2020-06-25得票数 1
例如，当堆积Dense layers时，我们通常将神经元的数量设置为256个神经元，128个神经元，64个神经元，...诸若此类。 我的问题是： 传统上使用2^n神经元的原因是什么？节省内存？或者还有其他原因吗？
浏览 258提问于2020-08-21得票数 3
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我正在用Tensorflow设计一个神经网络。我有一个形状为[batch_size, C, 1 + x + y, feature_size]的张量G，我想计算G中x和y向量的和，这样新的G就有了形状：[batch_size, C, 3, feature_size那么我应该在Tensorflow中使用哪种操作呢？
谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2018-03-21得票数 0
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车牌识别的预训练LeNet模型
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我通过LeNet tensorflow和python实现了模型的一种形式，用于汽车车牌识别系统。我的模型只对我的火车数据进行培训，并对测试数据进行测试。我的数据集包含分割图像，其中每个图像中只有一个字符。，这是我的看起来的样子。我创建的模型表现不太好，所以我现在正在寻找可以通过传输学习使用的模型。这些模型中的大多数没有接受过我想要的数据类型的培训，比如字母和数字。。
问题：，我应该
浏览 0提问于2018-06-11得票数 1
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