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我在google上花了一些时间，据我所知，tf-nightly-gpu是我这里问题的解决方案。 我已经安装了CUDA11/10，cuDNN和tf-nightly-gpu，但我无法使其工作。我的理解是tf-nightly-gpu是我的tensorflow安装。以下是我的收录内容： from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense 下面是错误： C:\Users\Grimace\__init__.p
浏览 57提问于2020-12-08得票数 0
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我是tensorflow和python的新手，所以我确信它只是一些愚蠢的东西。但是，当我尝试使用model.fit()训练我的模型时，在随机的训练迭代次数之后，它冻结了。LSTM(256))model.add(Dense(VocabSize, activation='softmax'))
optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop
浏览 3提问于2020-05-29得票数 1
我最近更新了我的GPU，并转移到tf-nightly-gpu。不幸的是，我的更改破坏了我的代码。我一直在阅读关于这些变化的文章，我已经将我的代码剥离到下面的几行，以努力专注于这个问题。我拉出了指南的确切部分，并担心答案就在我面前，而我错过了它：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Sequential?version=nightly 下面是我的代码： import tensorflow as tf
# Define the
浏览 17提问于2020-12-08得票数 0
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我没有为MacOS安装tf-nightly-gpu，因为它是的。不过，一切都很顺利，直到keras.Sequential()：from tensorflow.keras import layersIMAGE_SHAPE = (224, 224)
classi
浏览 77提问于2019-08-08得票数 5
我正在使用(在tf-nightly-gpu==1.13.0.dev20190116上)做一个Keras模型：TL;DR:如何确保跨时代维护tf.data洗牌缓冲区？
浏览 0提问于2019-01-16得票数 0
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我遇到了一个带有Python1.4和Python3.6的，它通过这个RuntimeWarning表现出来does not match runtime version 3.6(tensorflow)$ easy_install -U pip
(
浏览 24提问于2017-12-09得票数 2
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tf-nightly 2.5.0.dev20210102 requires h5py~=3.1.0, but you'll have h5py 2.10.0 which is incompatible.tf-nightly-gpu
浏览 142提问于2021-01-04得票数 2
CUDA和CUDA DNN是按照Nvidia文档和测试正常安装的(关于CUDA文件夹中的示例)。Anaconda (conda 4.9.2), virtual environment created with python 3.8, installation of tensorflow from pip tf-nightly-gpu(tf-nightly-gpu==2.5.0.dev20201213).
浏览 0提问于2020-12-14得票数 0
我知道'image_dataset_from_directory‘适用于tf-nightly，但我使用GPU训练数据，所以我安装了tf-nightly-gpu，它似乎不支持'image_dataset_from_directory
浏览 0提问于2021-07-14得票数 0
__version__==2.4.0rc-0 (直到2020年12月7日也尝试了tf-nightly-gpu )
下面的代码成功地编译了一个模型，from tensorflow.keras import datasets, layers, modelsmodel.add(layers.Dense(10))
mode
浏览 7提问于2020-12-09得票数 3
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我试图训练CNN对图像进行分类，我有一个Keras脚本，它成功地运行在CPU和GPU环境中，但是网络只在CPU环境中学习。在GPU环境中，损耗在第一个时期后减小，但在此之后保持不变。为什么？我尝试过不同的架构和不同的优化器，但是不管我对GPU环境有什么问题。import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Inpu
浏览 0提问于2019-08-08得票数 1
ImageOpsfrom os.path import joinfrom tensorflow import keras()
model.add(keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), strides=1,padding='SAME', input_shape = (16, 16, 3072())
model.add(keras.layers.Activation(activation=&#
浏览 0提问于2018-11-05得票数 2
我使用和Cuda9.0，在我的windows桌面上使用带有GTX1080n的CudNN 7.0。 File "C:\Users\Grant\AppData\Local\conda\conda\envs\tensorflow\lib\site-packages\kerasvalidation_steps)
File "C:\Users\Grant\AppData
浏览 1提问于2018-03-23得票数 0
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从我的搜索结果来看，似乎tensorflow 2将自动使用可用的gpu。我有一个rtx 2080，但是当我运行代码print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))时，它会给出Num GPUs Available: 0。我的tensorflow版本是2.4.x。我用的是jupyter笔记本。我该怎么做才能启用gpu？
浏览 9提问于2021-02-03得票数 2
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那么，tf-nightly-gpu和tensorflow-gpu之间的区别是什么，它是它的测试版还是什么？ 提前谢谢。
浏览 206提问于2019-04-08得票数 7
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是否可以将Tensorflow对象检测API与当前的tf-nightly构建一起使用，以及如何使用tf-nightly替换tensorflow？我有一个RTX 3080，它需要CUDA 11，到目前为止只支持tf-nightly。
浏览 2提问于2020-10-30得票数 0
我试着按照一些人的建议安装CUDA和tf-nightly-gpu，但这并没有解决这个问题。3.1.0idna 3.2keras-nightly2.7.0.dev2021081100libclang 11.1.0
Markdown
浏览 30提问于2021-08-11得票数 0
fine but in attempt to run inference or training fails with exception (see below) weights='imagenet')
浏览 5提问于2019-11-19得票数 2
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我想加快我的LSTM网络，但由于我使用它作为OCR (其中序列有可变长度)，我不能使用简单的LSTM实现。这就是为什么我使用"tf.nn.dynamic_rnn“。第二，这是使用"tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn"，因为我想使用Bi的OCR。但这一点应在实施第一部分后加以解决。
编辑:看起来"tf.contrib.cud
浏览 5提问于2016-10-27得票数 6
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