通过谷歌教程，我们知道如何在TensorFlow中训练模型。但是，保存经过训练的模型，然后在生产服务器中使用基本的最小pythonapi提供预测的最佳方法是什么。我的问题基本上是关于TensorFlow最佳实践，以在不影响速度和内存问题的情况下保存模型并在实时服务器上提供预测。由于API服务器将永远在后台运行。一小段python代码将不胜感激。 最佳答案 TensorFlowServing是用于机器学习模型的高性能、开源服务系统，专为生产环境设计并针对TensorFlow进行了优化。初始版本包含基于gRPC的C++服务器和Pytho
我正在设置一个TensorFlow管道，用于读取大型HDF5文件作为我的深度学习模型的输入。每个HDF5文件包含100个可变大小长度的视频，这些视频存储为压缩JPG图像的集合(以使磁盘上的大小易于管理)。使用tf.data.Dataset和到tf.py_func的映射，使用自定义Python逻辑从HDF5文件中读取示例非常容易。例如:defread_examples_hdf5(filename,label):withh5py.File(filename,'r')ashf:#readframesfromHDF5anddecodethemfromJPGreturnframes,labelf
我目前正在尝试从GitHub运行一个项目:https://github.com/nilboy/pixel-recursive-super-resolution在VM上安装ubuntu后，我使用pip命令安装了带有tensorflow2.7的python。当我尝试使用python运行培训类(class)时，出现此错误:ImportError:libcublas.so.8.0:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory我找不到完全相同的东西，只有这个错误:ImportError:libcudart.so.8.0:无法打开共享对象文件我使
我正在研究一个多标签问题，我正在尝试确定我的模型的准确性。我的模特:NUM_CLASSES=361x=tf.placeholder(tf.float32,[None,IMAGE_PIXELS])y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,NUM_CLASSES])#createthenetworkpred=conv_net(x)#losscost=tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(pred,y_))#trainsteptrain_step=tf.train.AdamOptimizer(
我关注theIRISexampleoftensorflow.我现在的情况是，我将所有数据放在一个CSV文件中，没有分开，我想对这些数据应用k折交叉验证。我有data_set=tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv(filename="mydata.csv",target_dtype=np.int)如何使用与IRIS示例相同的多层神经网络对这个数据集执行k折交叉验证？ 最佳答案 我知道这个问题很老，但如果有人想做类似的事情，请在ahmedhosny's上进行扩展答案:新的tensorflow数据
我正在尝试安装tensorflowr0.11。我试过了pipinstalltensorflow==r0.11pipinstalltensorflow但我得到了这个错误Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementtensorflow==0.11.0(fromversions:0.12.0rc0,0.12.0rc1,0.12.0,0.12.1)Nomatchingdistributionfoundfortensorflow==0.11.0我假设pip不再支持贬值版本，我怎样才能得到它？我也试过pipinstallgit+git://gith
我已经在我的Anaconda环境中安装了tensorflow-gpu。他们都运作良好。现在我正在尝试使用Tensorflow后端安装Keras。根据instruction我只是跑:pipinstallkeras但是它没有安装keras，然后我试了一下:condainstall-cconda-forgekeras=2.0.2然后我现在可以在python中导入keras。但问题是，它总是使用Theano后端。我正在尝试改变这一点，但不知道该怎么做。我也尝试编辑文件~/.keras，但实际上默认后端已经是tensorflow。请帮忙..非常感谢! 最佳答案
根据文档，默认GPU是id最低的:IfyouhavemorethanoneGPUinyoursystem,theGPUwiththelowestIDwillbeselectedbydefault.是否可以通过命令行或一行代码更改此默认设置？ 最佳答案 Suever'sanswer正确显示了如何将您的操作固定到特定的GPU。但是，如果您在同一台机器上运行多个TensorFlow程序，建议您设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量以在启动进程之前公开不同的GPU。否则，TensorFlow将尝试在所有可用的GPU上分配几乎全
DR如何在每次k训练迭代后评估验证集，使用单独的训练和验证数据队列，而不在多个流程中使用单独的tf.Sessions考虑到我的特殊问题，似乎没有一个干净的方法来实现这一点，而我目前的解决方法（我认为可行）给了我未定义的行为。救命！整个故事我想在每k次训练迭代中评估一个验证集，但我无法理解如何在TensorFlow中正确地实现这个验证集。这应该是最常见的操作之一，但它认为TensorFlow的API/体系结构在这里对我不利，或者至少使事情变得不必要的困难。我的假设是：[A1]此处所述的用于培训/验证的多进程模型不适用于我的问题，因为我必须假设没有足够的GPU内存来加载两次变量。[A2]我
我在将纯Keras模型转换为不平衡数据集上的TensorFlowEstimatorAPI时遇到了一些麻烦。使用纯KerasAPI时，class_weight参数在model.fit方法中可用，但在使用tensorflow.python将Keras模型转换为TensorFlowEstimator时.keras.estimator.model_to_estimator没有地方通知class_weights。如何克服这个问题？我在Ubuntu18、Cuda9、Cudnn7上使用TF1.12纯Keras模型:defkeras_model(n_classes=None,model_dir='./
