tensorflow可以使用矩阵的矩阵吗？
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它可以使用矩阵的矩阵运算。在TensorFlow中，张量（Tensor）是其核心数据结构，可以看作是多维数组。矩阵乘法是张量运算中的一种常见操作，可以通过tf.matmul()函数来实现。
矩阵乘法在深度学习中非常重要，特别是在神经网络的训练过程中。通过矩阵乘法，可以有效地进行大规模的并行计算，加速模型的训练过程。
TensorFlow还提供了其他矩阵操作的函数，如矩阵加法（tf.add()）、矩阵减法（tf.subtract()）、矩阵转置（tf.transpose()）等。这些函数可以帮助开发者方便地进行矩阵运算，实现各种复杂的机器学习算法。
在使用TensorFlow进行矩阵运算时，可以使用GPU加速来提高计算性能。TensorFlow支持使用CUDA和cuDNN等库来利用GPU进行并行计算，加速矩阵运算的速度。
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支持TensorFlow和PyTorch的GPU
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好吧，所以我现在做了很多深度学习项目和实习，我从来没有做过大量的训练。但是最近我一直在考虑做一些传输学习，我需要在GPU上运行我的代码。现在我有一个系统与Windows 10和一个专用的NVIDIA GeForce 9.4亿GPU。我在网上做了很多研究，但我还是有点困惑。我还没有在我的系统上安装NVIDIA工具包或cuDNN或tensorflow-gpu。我目前使用tensorflow和Py手电筒来训练我的DL模型。这是我的问题-
，当我在tf或pytorch中定义张量时，默认情况下它是一个cpu张量。所以，到目前为止，我所做的所有训练都是在CPU上进行的。所以，如果我确保安装了正确版本的Cu
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深度学习可以用Nvidia的GPU以外的GPU来完成吗？
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当我设置配置并创建新的计算引擎实例(谷歌计算引擎)时，我也尝试添加GPU。但这给了我一个错误，因为谷歌云只给了300美元的免费信用层，没有GPU。
有没有办法在自由层中使用GPU？
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为什么在Google Cloud ML上训练的TensorFlow模型比在本地训练的模型更准确？
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我训练了一个对象检测API模型(使用动物园的COCO / Inception v2的Mask RCNN )，具有相同的配置，TensorFlow和模型版本，以及相同数量的步骤的相同(自定义)数据集。
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云运行使用了5个工作进程，而本地运行只有1个GPU。它们都被设置为批处理大小为1。
为什么本地训练的模型的准确性要低得多？本地训练的模型往往比云训练的
浏览 28提问于2018-08-23得票数 0
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如何从nvidia网站直接下载cuDNN到我在GCP上的linux实例
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我想在我的linux机器上的google云平台上安装tensorflow-gpu。我没有使用深度学习vm gcp提供的。因此，我在linux实例上安装了anaconda，现在我想安装tensorflow。我已经安装了nvidia驱动程序和cuda。可以直接下载到云实例中。但对于cuDNN，我必须将其下载到我的本地计算机中，然后将其升级到云实例中。有没有办法将该文件直接从nvidia网站下载到我的云实例？谢谢你 编辑 CUDNN_URL="developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v5.1/cudnn-8.0-linux-x6
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Kubeflow与其他备选方案
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我试图找出什么时候创建自己的Kubeflow MLOps平台是合理的：
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浏览 4提问于2020-03-21得票数 10
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如何在Google Cloud AI平台的Jupyter笔记本上使用GPU
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我在Google Cloud AI平台上使用的是支持GPU的Jupyter笔记本电脑。
然而，尽管启用了GPU，但它只在我训练我的机器学习模型时使用CPU。
有谁知道我怎么让它用GPU代替吗？在此之前，我一直在使用Google Colab notebook，您可以在笔记本顶部的菜单中简单地更改运行时以使用GPU。但在Jupyter笔记本中看起来并没有这样的选项。
感谢任何关于如何让它使用GPU的建议！
谢谢。
浏览 1提问于2021-01-28得票数 0
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如何在Tegra X2上使用TesnorFlow-GPU模型进行推理？
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在tx2板上，Jetpack full不包含tensorflow。因此，tensorflow需要构建/安装，我已经看过几个教程并尝试过。我的python文件train.py和test.py期望tensorflow-gpu。
现在我怀疑，如果在tx2板上安装tensorflow-gpu是正确的选择吗？
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tf.matmul在cpu上运行的原因
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def _repeat(x, n_repeats):
with tf.variable_scope('_repeat'):
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TFF占用大量CPU
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GEMM在Tensorflow，Theano，Py火炬中使用吗？
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我知道Caffe使用GEneral矩阵进行矩阵乘法，它是用于执行卷积运算的基本线性代数子程序库的一部分。其中卷积被转换为矩阵乘法运算。我已经提到了下面的条款。https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/
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CuDNNLSTM和LSTM在Keras中有什么区别？
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在高级深度学习库Keras中，有多种类型的递归层，包括LSTM (长时记忆)和CuDNNLSTM。根据，CuDNNLSTM是一个：
由CuDNN支持的快速LSTM实现。只能在带TensorFlow后端的GPU上运行。
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pickle.load不能在我的本地机器上打开(Stylegan2网络)泡菜模型，但可以在云上打开。
tensorflow、machine-learning、pickle、google-colaboratory
Stylegan2使用网络泡菜文件来存储ML模型。我转换了一个经过训练的模型，我可以在云服务器上打开它。通过以下设置，我一直很好地从这个模型生成图像：
Google :Python3.6.9，CUDA 10.1，tensorflow-GPU1.15，CuDNN 7.6.5
但是，我无法在本地机器上打开网络泡菜文件，尽管我一直在尽力复制云设置。(我有正确的GPU hardware/drivers/etc。)
Local (Windows 10) Python3.6.9，CUDA 10.1，tensorflow-GPU1.15，CuDNN 7.6.5需要一个库“dnnlib”在PYTHONPATH
浏览 4提问于2020-04-28得票数 0
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深度学习图书馆中NLP的动态批处理和填充批
nlp、pytorch、huggingface、dynamic-batching、pad-truncate
这是我们训练NLP的现代深度学习模型的常用方法，例如，在Huggingface库中，输入no有一个固定的长度。指记号/音音单位。https://huggingface.co/docs/transformers/pad_截断
在下面的例子中，我们有5个不同长度的句子，它们都被填充到最大长度设置为1024。
我问题的第一部分是关于GPU内存的使用和pad，当我们训练带有填充输入的批数据的模型时，填充的令牌会占用GPU RAM吗？即使模型不计算它们，因为它们将返回零，这仍然是相当浪费的。
还是PyTorch / Tensorflow或其他低级张量库重新优化批处理，使pads不占用内存？如果是的话，在
浏览 0提问于2023-04-07得票数 2
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训练时训练损失没有减少- tensorflow gpu
python、tensorflow、deep-learning、gpu、loss-function
我正在用一个gpu Titan RTX在节点集群上训练一个图形神经网络。我正在使用Tensorflow-gpu 1.15，它可以成功地识别gpu。训练涉及到浮点数64型的一些张量运算，其中训练集是由256 K稀疏块循环矩阵构成的中等大小的矩阵。我评估每次运行256个样本，批处理大小设置为32。
当我查看tb中的损失图表时，我注意到，即使在评估了100多个样本(经过24小时的培训之后)，我的培训损失一点也没有衰退:它看起来很吵，而且相当平坦。这是结核病的阴谋：
损失被测量为误差矩阵的范数，它被认为是衰减的。我还使用了adam优化器，其学习速度为10^-3。对于它为什么会这样做，有什么见
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GCP & Tensorflow -运行时错误预测失败
python、tensorflow、google-cloud-platform、tensorflow-serving
我已经使用GCP Datalab训练了一个模型，并将其托管在Cloud ML Engine上，现在正在尝试从该模型请求预测。由于某些原因，我收到下面的错误。
RuntimeError: Prediction failed: Error during model execution: AbortionError(code=StatusCode.INVALID_ARGUMENT, details="NodeDef mentions attr 'dilations' not in Op<name=Conv2D; signature=input:T, filter:T -
浏览 8提问于2018-02-28得票数 1
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如何创建一个自动编码器，其中编码器/解码器的权重被镜像(转置)
python、tensorflow、machine-learning、deep-learning、autoencoder
我正在尝试使用TensorFlow构建我的第一个自动编码器神经网络。编码器和解码器中各层的尺寸是相同的，只是相反。自动编码器学习将图像数据压缩和重建到一个合理的标准，但我想通过让解码器作为编码器的精确转位来提高它的性能。
我对如何在TensorFlow中做到这一点感到困惑。
下面是构建我的网络的一个片段：
imgW, imgH = 28, 28
encoderDims = [
imgW * imgH,
(imgW // 2) * (imgH // 2),
(imgW // 3) * (imgH // 3),
(imgW // 4) * (imgH // 4)
]
浏览 0提问于2018-07-05得票数 0
1回答
OOM与tensorflow
tensorflow、machine-learning
我面临一个OOM错误，整个训练我的tensorflow模型，结构如下：
用tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(tf.nn.rnn_cell.LSTMCell) #forward 2* tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(tf.nn.rnn_cell.LSTMCell) #向后tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn初始化的tf.contrib.layers.embed_sequence将上面的层包装为输出层
我试图将批处理的大小降低到64，我的输入数据被填充到1500，而我的词汇表大小是8938。
我使用的集群非常强
浏览 0提问于2019-02-24得票数 1
2回答
使用GPU加速MATLAB代码？
matlab、gpu、gpgpu、jacket
AccelerEyes在2012年12月宣布，它在图形处理器代码上与Mathworks合作，并已停止其用于MATLAB的产品夹克：
不幸的是，他们不再出售夹克许可证。
据我所知，基于ArrayFire的夹克GPU阵列解决方案比MATLAB提供的gpuArray解决方案要快得多。
我开始使用gpuArray，但我发现很多函数的实现都很糟糕。例如，一个简单的
myArray(:) = 0
是非常慢的。我已经编写了一些自定义的CUDA内核，但实现不佳的标准MATLAB功能增加了很多开销，即使在整个代码中始终使用gpuArrays。我修复了一些问题，用手工编写的CUDA代码替换了MATLAB代码-
浏览 6提问于2013-06-05得票数 57
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2回答
从机器学习训练的模型中获得某种数学公式
python、machine-learning
我已经在这里提出了这个问题：，但我觉得我不够清楚，而且提议的想法对我也不起作用。
假设使用我的计算机，我训练了某种机器学习算法(即朴素贝叶斯、决策树、线性回归等)。所以我已经有了一个经过训练的模型，我可以给它一个输入值，它会返回预测的结果(即1或0)。
现在，假设我仍然想给出一个输入，并得到一个预测的输出。然而，此时我希望我的输入值乘以某种数学公式、权重或表示我的“训练模型”的矩阵。
换句话说，我希望我训练的模型“转换”成某种公式，我可以输入并得到预测的数字。
我之所以要这样做，是因为我想训练一个大型数据集，并使用复杂的预测模型。并在更简单的硬件中使用这个经过训练的预测模型，例如PIC32微控
浏览 5提问于2019-04-27得票数 0
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