tensorflow-gpu

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    Tensorflow在C++ API中加载模型并获取“from device：CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY”错误

    我的模型约为2.4GB。在我的推理步骤中，我想要在每个GPU中通过多处理方法加载模型。这意味着我尝试在一个GPU中创建两个进程，并分别装载一个模型。 完成每个会话的配置后，每个会话都获得大约5GB的内存，但我仍然遇到“来自设备：CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY”。我想知道。 ..寻求帮助 GPU信息： [搜索@ qrwt01 /家庭/ S /应用/ qtfserverd /斌] $
    c++ tensorflow tensorflow-gpu 2017-09-15

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    使用GPU运行内存不足的局部张量

    我试图进入使用Tensorflow的深度学习世界，但在使用GPU运行后，我在运行基本的object detector app时遇到错误。 错误是一个CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY说，当我实际上有16GB时，它不能分配3.9GB的内存。实际上，当我尝试仅使用1个工人时，错误得到解决，但我相信它没有使用总内存。 对不起，我的无知，但当你与GPU运行Tensorflow它使用RAM内存
    python tensorflow gpu tensorflow-gpu 2017-09-16

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    什么原因导致top_k_categorical_accuracy偏高但keras中的分类准确率为

    我正在使用Conv2D训练模型并开始突然变高top k分类精度为1.0但分类精度很低（接近0.006）。 我有108个不同的类别，所以我唯一能想到的就是它会以某种方式被卡住在一个类别上，即使数据集是非常平衡的。 所以我的问题是非常一般的： 什么会导致keras高top_k_categorical_accuracy但低categorical_accuracy？
    tensorflow keras tensorflow-gpu keras-2 2017-09-17

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    权重和偏差在tensorflow中不更新

    我已经让这个神经网络弄清楚房子是好买还是坏买。由于某些原因，代码不会更新权重和偏见。我的损失保持不变。这是我的代码： 我已经让这个神经网络弄清楚房子是好买还是坏买。由于某些原因，代码不会更新权重和偏见。我的损失保持不变。这是我的代码： import pandas as pd import tensorflow as tf data = pd.read_csv("E:/workspace_py
    python machine-learning tensorflow neural-network tensorflow-gpu 2017-09-17

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    Tensorflow - 是否可以手动确定图形中的哪些张量转到GPU和CPU？

    我在Keras中创建了一个使用卷积和LSTM层的网络。 我读过tensorflow不能在GPU处理好LSTM层：http://minimaxir.com/2017/07/cpu-or-gpu/ 事实上，我的网络得到了在GPU慢（希望它不是一个进一步的问题）。 我希望tensorflow将所有的卷积运算都扔到GPU上，但保留所有的LSTM操作到CPU中。那可能吗？因此，考虑到我可以找到张量流图并确定
    tensorflow parallel-processing deep-learning keras tensorflow-gpu 2017-09-22

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    重命名模型目录中Tensorflow

    我改名模型风向/家/ ABCD/andrew_model_jul25_tif /含有模型和总结目录为/ home/ABCD/andrew_model_sep22 /含有相同的两个文件夹。当我改变了文件夹的名称回andrew_model_jul25脚本工作 Traceback (most recent call last): File "eval_on_full_image.py", li
    tensorflow tensorflow-gpu 2017-09-23

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    的tf.train.batch形状失配

    我使用苗条库训练我自己resnet_v2_152和 构建其上叠加了20个图像我自己的图像numpy的阵列数据自定义np.array数据。 这意味着我numpy的数组的大小将是 [224, 224, 20] 我没有问题，将数据转换成tfrecords使用字节转换时，让图像阵列数据预处理之后，但它总是显示的错误 INFO:tensorflow:Error reported to Coordinat
    python tensorflow tensorflow-gpu 2017-09-24

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    无法打开tensorflow会议

    ，我得到以下错误： 2017-09-24 10:49:20.526121: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:955] Found device 0 with properties: name: GeForce GTX 970 major: 5 minor: 2 memoryClockRate (GHz) 1.342 pci
    tensorflow gpu nvidia tensorflow-gpu 2017-09-24

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    使用带移动GPU（笔记本电脑）的Keras（Tensorflow后端）

    如果我只使用Tensorflow代码，GPU使用率超过80％，温度上升非常多。但是如果我使用Kers，使用率会下降到15％。另外，使用Keras不会达到GPU的最大时钟。 我试过980m，1070（笔记本）和960m，但是获得了相同的结果。 ANN和CNN都有相同的结果。 为什么在移动（笔记本电脑）GPU上使用Kers时，我的GPU利用率如此之低？我能做些什么来确保在笔记本电脑上使用Keras时获
    python tensorflow keras tensorflow-gpu 2017-09-26

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    出队被称为单次训练批次的两次

    我想用Tensorflow来训练一个卷积网络。 卷积层的输入是3 Chaneel彩色图像和输出（标签）是单通道图像。 我正在使用tfrecord和队列。下面 image, labelImage = queue.dequeue_many(BATCH_SIZE) 图像出列运算给出进入作为输入到第一卷积层和labelImage用于计算损失。 conv1 = tf.layers.conv2d(inpu
    tensorflow tensorflow-gpu 2017-09-26
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