我注意到一个问题,在评估()过程中,我看不到基于fit()中的结果的预期结果。我在网上发现了许多讨论,人们都有类似的问题。例如,this open issue讨论了dropout layers和批量规范化作为可能的原因,但也有一些人注意到可能存在与dropout和批量规范化分开的问题。对于初学者来说,甚至很难知道问题到底是什么。 我使用的网络架构确实包含批量规范化,但我不确定这是否是问题所在。 此演示的数据可从here下载。 这个脚本清楚地演示了我遇到的问题: import random
import os
import matplotlib.image as mpimg
import cv
我第一次尝试GPU计算,当然,我希望能有一个大幅度的加速。然而,在tensorflow中有一个基本的例子,它实际上更糟:
在cpu:0上,每10次运行平均花费2秒,gpu:0需要2.7秒,gpu:1比cpu:0差50%。
下面是代码:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import time
import random
for _ in range(10):
with tf.Session() as sess:
start = time.time()
with tf.device('/gpu:
我只想把细节也贴在这里。但基本上,我有一个正在耗尽内存的实现。
此处参考的Github问题:
这是错误消息:
UserWarning: Viewer requires Qt
warn('Viewer requires Qt')
2018-11-12 09:30:54.179843: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
20
我很难尝试在GPU1中运行tensorflow程序。无论我是使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python program.py还是在程序中使用tf.device('/gpu:1'),我总是收到以下错误:
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:900] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA
我有两个gpus安装在我的个人电脑,因为他们是并行使用(没有任何SLI或喜欢)。假设我在tensorflow中运行了一个简单的代码,类似于中的线性回归。那么使用哪种gpu呢?都用过了吗?这是运行日志。
2018-09-15 02:55:36.314345: 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
2018
目前,我在mac os上安装Tensorflow GPU时遇到了问题。
我已经卸载了tensorflow 1.14,并试图安装tensorflow 1.14 GPU来训练模型。
(deepspeech-venv) Chabanis-MacBook-Pro:Deepspeech chabani$ pip3 install 'tensorflow-gpu==1.14.0'
Collecting tensorflow-gpu==1.14.0
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorf
当使用keras突然进行代码处理时,出现了如下警告:
An error ocurred while starting the kernel
2019 16:08:03.433226: I c:\users\user\source\repos\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1405] Found device 0 with properties:
name: GeForce RTX 2060 major: 7 minor: 5 memoryClockRate(GHz): 1.2
pciBusID: 0000
我的机器里有3个GTX Titan GPU。我用cifar10_train.py运行Cifar10中提供的示例,得到以下输出:
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_init.cc:60] cannot enable peer access from device ordinal 0 to device ordinal 1
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_init.cc:60] cannot enable peer access from device ordinal 1 to device ordi
我一直在谷歌( Google )或学校集群上做深入的学习,所有的事情都做得很好。最近,我需要建立一个工作站来从头开始深入学习,我意识到我对在GPU上运行一个框架(如tensorflow或py手电筒)所需要安装的东西的理解非常有限。
那么,谁能用简单的术语来解释,英伟达司机、数据自动化系统和cuDNN的目的是什么?它们是如何一起工作的,或者是在彼此之上的,为什么我需要为tensorflow/Py手电筒安装它们呢?
如果我有Peer access not supported between device ordinals,还可以在某种多gpu设置中运行培训吗?(据我理解,GPU“不连接”),例如,在GPU上分别计算每个批处理,然后在CPU上合并,因为我知道这是Caffe后端以数字形式进行的“批积累”工作。
原始产出:
2017-05-10 15:27:54.360688: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:779] Peer access not supported between device ordinals 0 and 1
2017
我正在创建一个conda环境,仅用于从tensorflow-gpu通道使用conda-forge包。
conda create -n tst -c conda-forge tensorflow-gpu
这将导致安装tensorflow-gpu 和 tensorflow包:
The following NEW packages will be INSTALLED:
_tflow_1100_select: 0.0.1-gpu
...
tensorboard: 1.10.0-py36_0 conda-forge
tensorflow:
以下代码: import time
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()
def time_matmul(x):
start = time.time()
for loop in range(10):
tf.matmul(x, x)
result = time.time() - start
print("10 loops: {:0.2f}ms".format(1000 * result))
# Force execution on CPU
print(
当训练深层神经网络时,tensorflow坚持为流创建CudaSolver句柄,而不会向前移动几个小时。
tensorflow version:1.12
cuda version: 9.0
cudnn version: 7.3
2019-06-13 09:45:17.087403: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 AVX512F FMA
201
我用的是Windows10,已经安装好了Tensorflow。它起作用了。上面写着"Hello Tensorflow!“但这一切都摆在它面前:
2018-08-18 18:16:01.500579: 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
2018-08-18 18:16:01.769002: