当使用tensorflow时,我不想麻烦安装Cuda。现在,在使用pip安装当前版本(2.4.1)并运行任何代码之后,我将收到大量错误消息
2021-02-22 18:03:10.286577: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or di
我正在尝试使用Tensorflow的梯度下降来做一个简单的线性回归问题,但除非我将步长设置得非常非常小,否则权重和偏差几乎立刻就会膨胀和溢出。下面是我的代码:
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Read the data
COLUMNS = ["url", "title_length", "article_length", "keywords", "shares"]
data = np.genfromtxt("OnlineNewsPopularity
我已经通过pip安装了tensorflow,它显示它已正确下载和安装,但当我运行代码时,它显示使用正确的编译器标志重新构建它。 This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)
to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the a
我正在尝试使用来自Tensorflow的Keras使用Glorot重新初始化层的权重。最接近的方法是: import numpy as np
import tensorflow as tf
for layer in base_model.layers:
layer_new_weights = []
for layer_weights in layer.get_weights():
initializer = tf.compat.v1.keras.initializers.glorot_normal
weights = initializer(np.shape(laye
#import all the libraries
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix,classification_report
import os
import sklearn.utils
path='/content/drive/My Drive/Drug/spheroid_imageset/untreated/training_set'
X=np.load(path
似乎在tensorflow keras中设置model.trainable=False除了打印错误的model.summary()之外什么也不做。以下是重现该问题的代码: import tensorflow as tf
import numpy as np
IMG_SHAPE = (160, 160, 3)
# Create the base model from the pre-trained model MobileNet V2
base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE,
我的tensorflow会话遇到一个错误,它表明在Windows (仅支持CPU)上的安装不支持AVX2。有什么想法吗?
sess = tf.Session()
2018-08-20 00:52:18.807532: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
感谢您阅读我的问题
我有这样的数据。19个数据用于输入,1个用于标签
我已经尝试了mnist,tensorboard示例和csv批量加载示例。现在我试着把它们都混在一起。
加载csv数据并将其批处理。只学习一层并检查成本。这就是我想做的一切
这是我的代码
import tensorflow as tf
with tf.name_scope("input") as scope:
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 19])
with tf.name_scope("weight") as scope:
W
我使用了一个非常小的模型,使用tensorflow 2.3和keras进行测试。查看我的终端,我得到以下警告:
I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:118] None of the MLIR optimization passes are enabled (registered 1)
但是,代码可以按预期工作。但是这条消息是什么意思呢?
谢谢。
我刚刚开始使用tensorflow进行深度学习。我偶然发现了ann_visualizer,想试一试。我按照指南安装和使用它。我还安装了graphviz包,它位于我的源文件夹中。 import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import keras as keras
data = pd.read_csv('DataSets/Churn_Modelling.csv')
x = data.iloc[: , 3:-1].values
y = data.iloc[: , -1].values
from
# importing libraries
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import MSE
# creating keras model
model = tf.keras.Sequential()
model.a
我的模型结构如下所示。
我已经构建了model_1并获得了loss_1。此外,我尝试在get_loss()函数中添加pretrained_model的预测过程,在该函数中我可以获得out_1。我想把loss_1和loss_2的和作为model_1的直接损失。
由于tensorflow的静态图形机制,作为keras的后端,我的代码似乎是错误的。
我怎么发动汽车呢?
def get_loss(y_true, y_pred):
loss_1 = fun(y_true, y_pred) # this line is OK
loss_2 = pretrained_model(
我在急切的执行中使用TensorFlow 1.12,并且为了调试目的,我希望在训练期间检查渐变和权重的值。使用TensorBoard获得了很好的权重图和历次梯度分布图,这就是我想要的。然而,当我使用时,我得到了以下内容:
WARNING:tensorflow:Weight and gradient histograms not supported for eagerexecution, setting `histogram_freq` to `0`.
换句话说,这与急切的执行不兼容。还有其他方法来打印渐变和/或奇异值吗?大多数非TensorBoard的答案似乎依赖于基于图形的执行。