tensorflow多gpu塔式错误: loss =tower_loss(作用域)。ValueError:变量塔_1/损失/x熵_平均值/平均值/不存在

这个错误是由于在使用TensorFlow进行多GPU塔式训练时出现的问题。具体来说，错误信息指出了变量"塔1/损失/x熵平均值/平均值"不存在。

解决这个问题的方法是检查代码中的变量命名和作用域设置。可能的原因是在定义变量时出现了拼写错误或者作用域设置不正确。请确保在定义变量时使用了正确的命名，并且在使用这些变量时，作用域设置也是正确的。

另外，还需要确认是否正确导入了TensorFlow库，并且版本是否兼容。可以尝试更新TensorFlow版本或者查看官方文档以获取更多关于多GPU训练的指导。

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2，多标签分类：多标签分类问题，通常有两种解决方案，即转换为多个单标签分类问题，或者直接联合研究。前者，可以训练多个分类器，来判断该维度属性的是否，损失函数常使用 softmax loss。...(x) = 2\sigma(2x) – 1\) 关于损失函数的选择，需要注意，直接优化衡量问题成功的指标不一定总是可行的。...为模型最后一层选择正确的激活函数和损失函数分类问题常用损失函数–交叉熵损失神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数(loss function)来定义的。...给定两个概率分布p和q，通过q来表示p的交叉熵为（p代表正确答案，q代表预测值）： H(p,q)=\sum p(x)logq(x) tensorflow实现交叉熵代码如下： cross_entroy =...(x,w) loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_-y)+tf.contrib.layers.l2_regularizer(lambda)(w) # loss为定义的损失函数

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图深度学习入门教程（四）——训练模型的原理

具体如下：（1）用函数no_grad配合with语句限制requires_grad的作用域。...在函数no_grad作用域下通过计算生成的Variable对象也一样没有需要计算梯度的属性。（2）用函数no_grad装饰器限制requires_grad的作用域。...具体如下：（1）用函数enable_grad配合with语句限制requires_grad的作用域。...MultiLabelMarginLoss：计算多标签分类的hinge loss(基于间隔的损失函数) ，计算给定一个输入x (2维张量）和对应的标签y (2维张量)之间的损失值其中，y表示最小批次中样本类别的索引...MultiLabelSoftMarginLoss：基于输入x(2维张量）和目标y(2维张量）的最大交叉熵，优化多标签分类（one-versus-all）的损失。

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tensorflow学习笔记_01

安装64位3.5.x版的python，安装包从这里下载安装cpu版本或gpu版本(如果有NV的显卡的话)的tensorflow 1 C:\> pip3 install --upgrade tensorflow...W) + b) # 使用交叉熵计算预测的y与实际的y的损失 loss = -tf.reduce_sum(y*tf.log(prediction_y)) # 使用梯度下降算法以0.01的学习速率最小化交叉熵..., True, True...] correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(prediction_y, 1), tf.argmax(y, 1)) # 计算上一步计算出来的张量的平均值...# 在图中运行时传入张量 sess.run(val1, feed_dict={parma1: param_value}) 定义的模型如果使用了变量，一般写法如下： # 定义变量 val1...为优化函数，tensorflow里自带的优化函数挺多的，见这里，loss为损失函数。

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TensorFlow-实战Google深度学习框架笔记（上）

batch大小shape(None, 3) 假定损失函数为loss = (...)...，一次训练过程为sess.run(loss, feed_dict{x: X, ...})...(x, w1) # 损失函数，且预测少了的损失更大 loss_less = 10 loss_more = 1 loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y, y_...，也可以选择优化交叉熵，但是，如果优化交叉熵的话，会使得模型过拟合从而在面临未知数据的时候表现的没有优化总损失好变量管理 # 以下二者创建变量的方式等价 v = tf.get_variable("v"...将变量初始化为满足正态分布的随机值 tf.truncated_normal_initializer 将变量初始化为满足正态分布的随机值，但如果随机出来的值偏离平均值超过2个标准差，那么这个数将被重新随机

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TensorFlow还是有使用的可能性，但它可能需要大量的样板代码和调整才能是你的网络使用多个GPU进行训练。...随着François Chollet’s宣布tensorflow后端对多GPU的支持已经融入到keras v2.0.9时，所有这一切都发生了改变。...我们接下来检查GPU变量： # 检测我们是否只使用一个GPU进行编译 if G <= 1: print("[INFO] training with 1 GPU...")...随后，我们使用SGD优化器和分类的交叉熵损失函数编译模型。现在准备训练网络了！为了启动训练过程，我们调用model.fit_generator函数并提供必要的参数。...图3 在CIFAR10数据集上使用Keras和MiniGoogLeNet的多GPU培训结果（4个Titan X GPU）。训练结果类似于单GPU实验，而训练时间减少了约75％。

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'2' # 回归函数 def my_regression(): # 准备10000 条数据x的平均值为5.0 标准差为1.0 x = tf.random_normal([100, 1...(x, weight) + bias # 计算损失 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_predict - y_true)) # 梯度下降减少损失...为程序添加作用域 import tensorflow as tf # 消除警告(使用源码安装可自动消除) import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '...y_predict = tf.matmul(x, weight) + bias # 计算损失 with tf.variable_scope ("loss"):...# 计算损失 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_predict - y_true)) # 减少损失 with tf.variable_scope

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现在很多服务器配置都是单机上配有多个GPU卡。tensorflow默认占用全部的gpu的显存，但是只在第一块GPU上进行计算，这样对于显卡的利用率不高。 1....单机多卡一般采用同步的数据并行模式：不同gpu共享变量，不同gpu运算不同数据的loss和梯度后在cpu里平均后更新到被训练参数。...tensorflow中的GPU并行策略是（下图，全网都是这个图）：每个GPU中都存有一个模型，但共享所有需要训练的变量。...分别在gpu里计算不同batchsize的数据的损失以及损失的梯度，在cpu里收集所有显卡的损失的梯度后求平均值，再更新到变量里。 ?...=128.在代码中也很清楚的显示出了tensorflow多gpu并行的原理。

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[翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练目录 [翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 0x00 摘要 1. 概述 2....可通过在任意显式策略的作用域（与可用于在显式策略的作用域内获得当前策略的 API 相同）外使用 tf.distribute.get_strategy() 获得该策略。...在默认策略中，与没有任何分布策略的 TensorFlow 运行相比，变量放置逻辑保持不变。但是当使用 OneDeviceStrategy 时，在其作用域内创建的所有变量都会被显式地放在指定设备上。...我们可以通过在此作用域内创建模型/优化器/指标来创建分布式变量而非常规变量。设置完成后，您就可以像平常一样拟合模型。...首先，在该策略的作用域内创建模型和优化器。这样可以确保使用此模型和优化器创建的任何变量都是镜像变量。

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