tensorflow-gpu

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详细信息。我在Windows 10上安装，我使用pythong 3.5.4，我已经安装了visual studio 15依赖项和.dll（除非我需要更改一些PATH变量）。我已经在路径中更新了CUDA，并为cuDNN安装了相同的代码。但是，我在通过conda环境安装和pip安装时遇到此错误。 C:\WINDOWS\system32>python Python 3.5.4 |Anaconda cu

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如何处理UserWarning：将稀疏IndexedSlices转换为未知形状的稠密张量

我在Tensorflow中有以下警告：UserWarning：将稀疏IndexedSlices转换为未知形状的稠密张量。这可能会消耗大量的内存。的原因，我得到这个是： # Flatten batch elements to rank-2 tensor where 1st max_length rows belong to first batch element and so forth al

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为什么有多个GPU的TensorFlow会给我这个错误？

ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[20000,20,20,20,16] [[Node: Conv3D = Conv3D[T=DT_FLOAT, padding="SAME", strides=[1, 1, 1, 1, 1], _device="/job:l

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无法在使用张量流的python中定义变量？

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TensorFlow斯利姆 - 克隆上的CPU

什么是 '使用的CPU部署克隆' 指的是在下面的代码片断（超薄/ train_image_classifier.py）： tf.app.flags.DEFINE_boolean( 'clone_on_cpu', False, 'Use CPUs to deploy clones.' )

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TF 1.3版本与CUDA-9挂在ppc64le

我试图在Ubuntu ppc64le上用CUDA-9构建TF 1.3。有了CUDA-9支持所需的所有补丁（eigen，nccl，甚至[TF's PR]（https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/12502）），我可以构建大部分TF代码，但是，它在编译tensorflow/core/kernels/fft_ops.cc。我用CUDA-8检查过TF1

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Tensorflow - 如何将图像分成一半？

我想将图像分成两部分，这样我可以在GPU＃1上处理第一块，在GPU＃2上处理第二块。这里的问题，但我似乎无法在图像半 with tf.device(my_gpu): # Load onto GPU filename_queue = tf.train.string_input_producer([image_path], capacity=1) reader = tf

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如何使用TensorFlow指标在Keras

似乎有要对这个已经有几个线程/问题，但它不会出现，我认为这已经得到解决： How can I use tensorflow metric function within keras models? https://github.com/fchollet/keras/issues/6050 https://github.com/fchollet/keras/issues/3230 人们似乎遇到变量初

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服务tensorflow模型文件

好奇，如果任何人有类似的用例矿的培训：我张流模型进行训练tfrecord文件和queue runner。因此，该图不使用占位符。现在如何保存模型并在线提供服务？由于在服务期间，我们需要将请求的数据输入到图表中。如果没有占位符，那么我们没有地方喂养。谢谢！

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几个批次的TensorFlow平均梯度

这是一个可能的重复Tensorflow: How to get gradients per instance in a batch?。无论如何，我都会问这个问题，因为没有一个令人满意的答案，这里的目标有点不同。我有一个非常大的网络，我可以放在我的GPU上，但是我可以提供的最大批处理大小是32.任何比这更大的图像会导致GPU耗尽内存。我想要使用更大的批次以获得更精确的渐变近似值。为了具体说明