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因此，我正在尝试从源代码编译TensorFlow (使用2019-01-31年1月31日他们的git repo中的克隆)。我在tensorflow代码中执行了.然后，我按照tensorflow指令运行以下命令： bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package /随着两个数字的持续增长('N，NNN / X，XXX 4 a
浏览 99提问于2019-02-06得票数 56
我一直在尝试在anaconda中安装Tensorflow v1.0.0，但选项中只有v1.2.1和v1.1.0。
我曾尝试使用pip安装轮子包，但出现“找不到满足要求的版本”错误。
浏览 42提问于2018-01-22得票数 1
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我正在TensorFlow中运行一个可变的自动编码器，这可能需要很长时间.因此，我想报告算法在TensorBoard上作为标量运行的时间。一种肮脏的方法是将编译的开始时间硬编码为全局变量，或者将其作为参数传递给模型函数，并计算与当前时间的差异。
Tensorflow有本土化的方法吗？
浏览 3提问于2019-01-14得票数 2
我按照下面的说明在我的覆盆子Pi4模型B上安装了Tensorflow。我选择了一种用Bazel.It构建轮子的方式，花了很长时间，但我取得了成功。之后，我下载并运行了PyCharm社区版，当然它看不到已安装的tensorflow和其他库。用Pycharm工具安装Tensorflow是不可能的。那么，如何让Pycharm使用已经安装的库呢？
浏览 6提问于2021-06-16得票数 0
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环境：CUDA: 10.1 CuDNN: 7有人能帮忙吗？
浏览 2提问于2020-09-25得票数 3
、AVX、AVX2和FMA支持构建tensorflow，那么tensorflow会运行得更快。[y/N] nDo you wish to build TensorFlow[y/N] nDo you wish to build T
浏览 5提问于2017-04-27得票数 2
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几天来，我一直在尝试使用bazel编译DLL。我遵循了示例，希望生成一个动态链接库。"], deps = [ ],我运行了以下命令bazel不是先生成"expdtctlib.dll“然后再编译"expdetect.cpp”吗？/cor
浏览 2提问于2018-04-05得票数 3
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我的Rails项目中有一堆外部javascript库，它们都包含在application.js中，因此它们在每次部署到Heroku时都会预编译，Heroku运行了很长时间。您有什么建议，如何减少资产编译时间，如果可能的话，不使用CDN。
谢谢。
浏览 2提问于2015-03-18得票数 0
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python编译时间很长
、、、、
我知道这是很多，但我需要帮助的是如何使编译时间在我的情况下更短。我可以等10分钟，但昨天我等了一个多小时，结果我放弃了。
如何优化它并减少编译时间？此外，会否缩短编撰时间？我能做什么?
浏览 20提问于2022-11-14得票数 0
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我正在这两个表上执行内连接，以查找所有匹配的记录，如下面的示例查询，但查询似乎运行了很长时间，甚至几个小时。结果连接的表大小为29 GB，有900万行。我应该如何改善这个操作的运行时间？
浏览 0提问于2019-11-15得票数 1
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如何安装j2objc
、、、
昨天我运行了"make dist“，但是编译的时间超过了4个小时(我不知道，如果我不按stop的话，它会在什么时候运行)。今天，我再次运行"make dist“，并再次编译了很长一段时间。正常吗？
浏览 20提问于2019-06-16得票数 0
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当我对.java文件进行更改时，这些文件不会自动重新编译。我设置了build automatically also.every时间我对.java文件进行了更改，重新启动server.it需要很长时间。为了让java类在更改时重新编译，我需要做什么特别的事情吗？
浏览 4提问于2014-07-03得票数 0
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我试图使用以下设置在windows 10上运行tensorflow：python 3.8GPU: RTX3090from tensorflow.python.client import device_lib
print(device_lib.list_local_devices1-17 04:03:00.039069: I tensorflow/stream_e
浏览 11提问于2020-11-17得票数 2
我正在运行一个在4xRTX3090上用TensorFlow 1.x编写的模型，比1xRTX3090需要很长时间来启动培训。虽然，随着训练的开始，它在4倍比1倍更早完成。我正在使用CUDA 11.1和TensorFlow 1.14在这两个GPU。其次，当我使用1×RTX 2080 to，与CUDA 10.2和Tensorflow 1.14相比，使用1×RTX 3090和11.1CUDA和TensorFlow 1.14启动训练所需的量较少。编辑:根据的说法，我发现TF在安培架构GPU中需要<
浏览 17提问于2020-10-21得票数 12
我在玩tensorflow游戏。我为我的预测计算交叉路口，为了将它转换成“可读”格式，我使用下面的代码使用.eval()函数。tf.convert_to_tensor(y_test[it]),tf.convert_to_tensor(y_pred[it]))问题是，这需要花费很长时间(对于1500个16k点的数组来说，这可能需要半个多小时的时间)。我想知道你们中是否有人能帮助我理解为什么要花这么长时间，如何修复它，以及是否有更好的
浏览 2提问于2020-02-06得票数 1
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我将Tensorflow 2.0与keras结合使用。在某些情况下，我需要在同一程序执行中生成多个模型(例如，交叉验证类型的情况)。执行时间似乎也增加了很多。| 14100 | 771.09 KB <class 'tensorflow.python.pywrap_tensorflow_in
浏览 1提问于2019-05-19得票数 1
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