我想在我的go应用程序中使用预训练模型。特别是Inception-ResNet-v2模型。该模型似乎只能通过tensorflowhub(https://www.tensorflow.org/hub/)获得。但是我找不到任何关于如何将tensorflowhub与tensorflow的go语言绑定(bind)结合使用的文档。如何在go中下载和使用这些模型？ 最佳答案 所以经过这几天的大量工作，我终于找到了一个方法。起初我只想使用Python来完成所有Tensorflow的工作，然后通过休息服务提供结果。然而事实证明，Tensorflow

我想在我的go应用程序中使用预训练模型。特别是Inception-ResNet-v2模型。该模型似乎只能通过tensorflowhub(https://www.tensorflow.org/hub/)获得。但是我找不到任何关于如何将tensorflowhub与tensorflow的go语言绑定(bind)结合使用的文档。如何在go中下载和使用这些模型？ 最佳答案 所以经过这几天的大量工作，我终于找到了一个方法。起初我只想使用Python来完成所有Tensorflow的工作，然后通过休息服务提供结果。然而事实证明，Tensorflow

所以我有一个项目，我正在使用gomodules。但是我需要使用tensorflow包，但似乎tensorflow还不支持go模块。有没有办法在缺少模块定义的情况下导入这两个依赖项？以下2个导入似乎会导致问题:tf"github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go""github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/op"当我尝试下载包时，我得到以下输出:$goget-u"github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go/op"go:findinggithu

自述文件在https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/go描述了一个有点脱节的构建过程。为什么不在https://github.com/bazelbuild/rules_go中使用SWIG和go规则？ 最佳答案 除了“历史事故”之外，没有充分的理由。Tensorflow在rules_go非常成熟之前就有了Go代码，所以他们实现了自己的规则。在过去的几个月里，我全职从事rules_go的工作。我们今年的首要任务是通过构建所需的功能并使规则易于使用来支持

有各种依赖于cuda.h文件和cuda库(特别是ML库)的Go库。每次我尝试在Windows上安装这些库之一时，我都会收到一条错误消息fatalerror:cuda.h:Nosuchfileordirectory//#include我知道我需要做什么(将Cuda库/头文件链接到我要安装的go库)，但是，我不确定如何去做，尤其是在Windows上。由于各种原因，我使用GCC而不是MSVC，但即使我尝试使用MSVC，我也遇到了同样的问题。有什么方法可以将cuda编译器/头文件直接链接到我的Go环境，或者我是否需要手动将go/cgo编译器指向保存Cuda头文件的目录，我该怎么做？我试过向一些

Pytorch是目前最火的深度学习框架之一，另一个是TensorFlow。不过我之前一直用到是CPU版本，几个月前买了一台3070Ti的笔记本（是的，我在40系显卡出来的时候，买了30系，这确实一言难尽），同时我也有一台M1芯片MacbookPro，目前也支持了pytorch的GPU加速，所以我就想着，在这两个电脑上装个Pytorch，浅度学习深度学习。Applesilicon首先是M1芯片，这个就特别简单了。先装一个conda，只不过是内置mamba包管理器，添加conda-forge频道，arm64版本。#下载wgethttps://github.com/conda-forge/minif

我想将TensorFlow计算图导出为XML或类似格式，以便我可以使用外部程序修改它，然后重新导入它。我找到了MetaGraph但这以二进制格式导出，我不知道如何修改。这种能力存在吗？ 最佳答案 TensorFlow数据流图的原生序列化格式使用protocolbuffers，它有许多不同语言的绑定(bind)。您可以生成能够从两个消息模式中解析二进制数据的代码:tensorflow.GraphDef(较低级别的表示)和tensorflow.MetaGraphDef(更高级别的表示，其中包括GraphDef和有关如何解释图中某些节点的

我需要提高一款分析XML文件并将其内容添加到大型SQL数据库的软件的性能。我一直在尝试查找有关是否可以在GPU上实现它的信息。我对CUDA和OpenCL的研究让我没有任何明确的答案，除了可以使用编译器指令以启用GPU处理的C/C++、FORTRAN和许多其他语言开发软件这一事实之外。这让我问这个问题:我真的需要为GPU加速编写的API或库，还是使用标准XML解析库用C/C++编写并使用CUDA/OpenCL编译器指令编译的程序会自动运行XMLGPU上的库函数？ 最佳答案 一般来说，GPU不适合XML处理加速......只有当预期任务

我有一个问题。我需要为linux编译C代码，但我使用的是我真正想要使用的WindowsIDE。因此，我需要一个像gcc这样能够编译C代码的命令行编译器可执行文件。此外，我还需要能够将CUDAC代码编译成linux程序。因此我的问题:是否可以在Windows机器上将CUDAC代码编译成Linux程序？如果可能的话，有人可以给出设置编译器的完整描述吗？谢谢! 最佳答案 我会选择在Windows之上的虚拟UbuntuLinux您可以使用virtualbox来做到这一点虚拟机 关于c-是否可以在

我打算编写一个Windows应用程序，如果该应用程序可以判断正在使用的显卡，那将会很有用。至少，看看GPU的制造商会有所帮助。到目前为止，我还没有设置编程语言。什么Windows库公开了这些信息？ 最佳答案 有关使用WMI的C#方法，请参阅此处。您几乎可以通过任何语言访问WMI:C#detectwhichgraphicscarddrivesvideoManagementObjectSearchersearcher=newManagementObjectSearcher("SELECT*FROMWin32_DisplayConfigu