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(1560)
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沙龙
1
回答
Tensorflow
Beta2.0
中
的
tf.keras
是否
支持
自动
混合
精度
?
、
、
、
我试图让
Tensorflow
的
自动
混合
精度
工作(使用RTX2080Ti上
的
张量核心),使用
tf.keras
应用程序接口,但我在训练中看不到任何加速。我刚刚添加了 os.environ['TF_ENABLE_AUTO_MIXED_PRECISION'] = '1' 添加到Python脚本
的
顶部。我还尝试从命令行将环境变量设置为1。export TF_ENABLE_AUTO_MIXED_PRECISION=1 这种情
浏览 48
提问于2019-07-04
得票数 4
2
回答
混合
tf.keras.mixed_precision
是否
适用于推理?
、
、
、
、
我不确定我
是否
理解
的
概念。我
的
目标是运行一个浮点16
精度
的
tf.keras
模型,以提高推理速度。这能用
混合
精度
来完成吗?在培训我
的
模型之前,我要制定这个政策:policy如果是这样的话,我如何才能实现
tf.keras
模型
的
权重&
浏览 6
提问于2020-09-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
AttributeError:模块'
tensorflow
.python.keras.api._v2.keras.backend‘没有特性“”set_image_dim_ordering“”
、
、
最近,我尝试使用python在github
中
运行代码。python:3.5 CUDA:10.0 cuDNN:10.0 我遇到了同样
的
问题,一些人已经在网上表现出来了。也就是说: AttributeError: module '
tensorflow
‘没有'get_default_graph’属性,在我尝试按如下方式更改代码之后 从keras导入后端 更改为: 从
tensorflow
.keras也就是说: AttributeError: module '
tensorflow
.py
浏览 1521
提问于2019-07-02
得票数 4
回答已采纳
1
回答
Keras自定义度量和是错误
的
、
、
、
我尝试将precision和recall作为自定义度量来实现,就像在
中
那样,但是由于某种原因,这些数字是错
的
(我确实知道批处理问题
的
平均值,这不是我要说
的
)。我希望看到
的
是一张直线图,上面有我在数据集中
的
1数(我正在处理一个binary_crossentropy丢失
的
二进制分类问题)。因为Keras将自定义度量计算为每批结果
的
平均值,如果我有一批大小为32
的
批,我希望这个p1度量返回16,但是我得到了15,如果我使用一批大小为16<e
浏览 4
提问于2020-01-13
得票数 7
1
回答
如何在定制
的
Tensorflow
层中
支持
混合
精度
?
、
、
、
在为
tf.keras
**:开发自己
的
自定义层时,如何
支持
混合
精度
?** 当使用16位
混合
精度
时,dtype属性默认保持为float32。我
浏览 8
提问于2020-06-27
得票数 2
回答已采纳
3
回答
在Tesla V100上未启用
混合
精度
、
、
我感兴趣
的
是测试我
的
神经网络(一个
自动
编码器,作为生成器+一个CNN作为鉴别器),它使用3dconv/deconv层和新
的
Volta架构,并从
混合
精度
训练
中
受益。我使用CUDA9和CudNN 7.0编译了
TensorFlow
1.4
的
最新源代码,并将conv/deconv层使用
的
所有可训练变量转换为tf.float16。我
的
理解是,对于Volta架构和cuDNN 7.0,TF应该<
浏览 9
提问于2017-11-08
得票数 7
1
回答
keras模型
是否
支持
SageMaker分布式数据并行(SMDDP)?
、
、
、
、
keras模型
是否
支持
SageMaker分布式数据并行(SMDDP)?在文档
中
,它说"SageMaker分布式数据并行适用于除
tf.keras
模块以外由tf核心模块组成
的
TensorFlow
培训脚本,SageMaker分布式数据并行不
支持
带有Keras实现
的
TensorFlow
“ 但是在培训脚本内部以及如何修改它,我可以看到使用了
tf.keras
和tf.keras.model。
浏览 12
提问于2022-09-09
得票数 0
1
回答
如何在pytorch和
tensorflow
中使用张量核心?
、
、
、
我使用
的
是带有张量内核
的
Nvidia RTX GPU,我想确保pytorch/
tensorflow
正在利用它
的
张量内核。我在一些文章中注意到,张量核心用于处理float16,并且默认情况下pytorch/
tensorflow
使用float32。他们引入了一些“
混合
精度
和分布式训练”
的
库。这是一个有点陈旧
的
答案。我想知道pytorch或
tensorflow
GPU现在
是否
支
浏览 23
提问于2021-11-18
得票数 0
1
回答
模块keras.backend没有属性“
tensorflow
_backend”
、
当我运行我
的
代码时,我试图使用张量流作为后端,并执行以下操作:KERAS_BACKEND=
tensorflow
from keras importbackend as K我得到以下错误:AttributeError: module 'keras.backend
浏览 6
提问于2020-07-23
得票数 2
回答已采纳
1
回答
为什么Keras需要第一层
中
的
输入形状,因为没有它它实际上工作得很好?
、
我使用
的
是来自
tf.keras
1.9.0
的
TensorFlow
。在构建一个input_shape模型时,似乎没有在第一层指定Sequential,一切都很好:from
tensorflow
import kerasmse", optimizer=optimizer)这对我来说很有意义,因为Keras可以很容易地从输入(X_train)
中</
浏览 3
提问于2018-07-16
得票数 3
2
回答
hub.KerasLayer在
tensorflow
2.0
中
如何使用
自动
混合
精度
、
、
、
根据
的
说法,我尝试在
tensorflow
2.0
中
使用keras风格
的
自动
混合
精度
(AMP)。这是我
的
代码: #!mixed_float16策略在其他自定义层
中
工作,例如,名为"logits“
的
密集层,因为它
的
输出具有dtype float16。另一个证据是GPU内存
的
使用( Bert层
中
的
变量占主导地位)在这两种情况下几乎相同。就我个
浏览 2
提问于2020-01-05
得票数 2
1
回答
VSCode
自动
完成和建议(IntelliSense)不适用于
Tensorflow
和Keras库?
、
、
、
VSCode
自动
完成选项不适用于
tensorflow
和keras库;然而,我已经在其上安装了python和pylance扩展;
是否
有任何解决方案使其工作,而不安装新
的
扩展或类似于AI
自动
完成之类
的
东西;例如,这里我尝试使用来自keras
的
层或预处理,但是它没有显示任何东西 还请注意这里
的
tensorflow
版本和python版本
浏览 1
提问于2022-08-26
得票数 1
回答已采纳
17
回答
导入
tensorflow
时出错"AlreadyExistsError:另一个同名度量已经存在。
、
我使用Python3.7和Tensorlow 2.0在Spyder3.3上运行这个简单
的
代码:print(tf.__version__)"/home/rodrigo/.local/lib/python3.7/site-packages/
tensorflow
_core_label_length.create(*args) ) AlreadyE
浏览 24
提问于2019-09-19
得票数 42
回答已采纳
1
回答
如何实现
混合
精度
训练
、
、
、
我正在尝试在和代码上训练一个深入
的
学习模型,所以我想使用GPU。我有cuda 11.6,nvidia GeForce GTX 1650,pip版本21.2.3 for windows 10。问题是,每当我运行这部分代码时,我就会遇到以下--bf16**)错误:使用AMP或APEX (**--fp16** 或 --bf16_full_eval**) )进行
混合
精度
培训,以及半
精度
评估(**-eval_steps=400,learning_rate=1e-4, warmup_steps=
浏览 24
提问于2022-05-18
得票数 1
1
回答
改变
tensorflow
节约模型
的
dtype策略
、
我用
tensorflow
2.2.0和mixed_float16策略训练了一个模型。模型
的
培训和评估进行得很好,但现在不能在不
支持
mixed_float16
的
设备上对模型进行评估,例如旧
的
GPU或CPU。例如,在没有GPU
的
计算机上加载模型时,我会得到以下错误:
tensorflow
.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: No OpKernel
是否
要更改已更改模型
的
dty
浏览 9
提问于2021-01-26
得票数 1
回答已采纳
2
回答
提高
混合
精度
稳定性
的
训练技巧
、
、
、
我希望能够在我
的
训练
中
更广泛地使用
自动
混合
精度
,但我发现它太不稳定,常常以NaNs结尾。这里的人在训练中有什么一般
的
技巧来提高稳定性吗?我看到了以下
的
一般提示:优化器
中
的
碰撞重量衰减添加/尝试不同
的
规范化层 fp32
的
力损失计算
浏览 0
提问于2022-12-02
得票数 2
1
回答
如何手动将
tensorflow
模型转换成
tensorflow
模型?
、
、
、
由于ONNX
支持
有限
的
模型,所以我试图通过直接指定参数来完成这一转换,但是所获得
的
tensorflow
模型未能显示出所需
的
精度
。详情如下: 然后,我构建并创建了一个具有相同体系结构
的
tensorflow
模型最后,将p
浏览 4
提问于2019-10-31
得票数 1
回答已采纳
4
回答
AttributeError:“节点”对象没有属性“output_masks”
、
、
、
我使用Keras预先训练过
的
模型VGG16。问题是,在将
tensorflow
配置为使用GPU之后,我得到了一个以前在使用CPU时没有的错误。output = model(pretrainedOutput)EDIT1 :我有keras (2.2.2)和
tensorflow
我也尝试过Keras2.2.0和同样
的
错误。问题是,我使用
的
python环境在其他未经过预先训练
的
NN上工作。 EDIT2 :我能连接
浏览 1
提问于2018-08-13
得票数 15
回答已采纳
1
回答
pip
自动
下载需求
、
我使用pip2安装
tensorflow
-gpu(1.8.0),
tensorflow
-gpu需要numpy>=1.13.0,所以pip2会
自动
下载最新版本
的
numpy ( 1.19.1),但是最新
的
numpy不
支持
python2.7,所以我安装
tensorflow
-gpu失败。我想知道我
是否
可以取消
自动
下载并自行安装numpy?或者,
是否
有其他方法可以在python2.7
中
安装
tenso
浏览 16
提问于2020-09-04
得票数 1
1
回答
构建深度信念
自动
编码降维算法
、
、
这最终将用于多类分类,因此我想提取有助于分离数据
的
特性。到目前为止,我已经尝试过PCA (线性
支持
向量机
的
总体
精度
约为70%)、LDA (训练
精度
很高约为96%,但测试
精度
约为61%)和
自动
编码器(分别为13000 - 1000 -136个单元
的
3层密集编码器我被要求尝试一个深度信念网络(一堆受限
的
Boltzmann机器)来解决这个问题。 到目前为止,我预见到两个挑战。首先,我可以访问可以使用
的
GPU,但我没有看到来
浏览 0
提问于2020-08-18
得票数 2
回答已采纳
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