TensorFlow总是(预)分配我显卡上的所有空闲内存(VRAM)，这没关系，因为我希望我的模拟在我的工作站上尽可能快地运行。但是，我想记录TensorFlow实际使用了多少内存(总计)。此外，如果我还可以记录单个张量使用的内存量，那就太好了。此信息对于衡量和比较不同ML/AI架构所需的内存大小非常重要。有什么建议吗？ 最佳答案 更新，可以使用TensorFlowops查询分配器:#maximumacrossallsessionsand.runcallssofarsess.run(tf.contrib.memory_stats.M
我正在尝试使用TensorFlow实现一个异步参数服务器，DistBelief风格。我发现minimize()被拆分成两个函数，compute_gradients和apply_gradients，所以我的计划是在它们之间插入一个网络边界。我有一个关于如何同时评估所有梯度并一次将它们全部拉出的问题。我知道eval只评估必要的子图，但它也只返回一个张量，而不是计算该张量所需的张量链。我怎样才能更有效地做到这一点？我以DeepMNIST示例作为起点:importtensorflowastfimportdownload_mnistdefweight_variable(shape,name):i
我正在尝试在https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/g3doc/tutorials/word2vec运行词嵌入示例代码(在Ubuntu14.04下安装了GPU版的tensorflow)，但是返回如下错误信息:Foundandverifiedtext8.zipDatasize17005207Mostcommonwords(+UNK)[['UNK',418391],('the',1061396),('of',593677),('and',416629),('one',411764)]Sampledata
我正在尝试实现这篇文章:http://ronan.collobert.com/pub/matos/2008_deep_icml.pdf特别是第2节中的等式(3)。不久我想对每个小批量的特征进行成对距离计算，并将此损失插入到一般网络损失中。我只有批处理的Tesnor(16个样本)、批处理的标签张量和批处理特征张量。找了半天还是没搞清楚:1)如何将批处理划分为正(即相同标签)和负对。由于张量不可迭代，我无法弄清楚如何获取哪个样本具有哪个标签然后划分我的向量，或者获取张量的哪些索引属于每个类。2)如何对批量张量中的某些指标进行成对距离计算？3)我还需要为反例定义一个新的距离函数总的来说，我需
GoogleColabGPU似乎没有附带CUDA工具包，我如何在GoogleColabGPU中安装CUDA。我在GoogleColab中安装mxnet时遇到此错误。Installingcollectedpackages:mxnetSuccessfullyinstalledmxnet-1.2.0ERROR:IncompleteinstallationforleveragingGPUsforcomputations.PleasemakesureyouhaveCUDAinstalledandrunthefollowinglineinyourterminalandtryagain:pipuni
我写了一个tensorflowCNN并且已经训练好了。我希望恢复它以在几个样本上运行它，但不幸的是它吐了出来:ValueError:Novariablestosave我的评估代码可以在这里找到:importtensorflowastfimportmainimportProcessimportInputeval_dir="/Users/Zanhuang/Desktop/NNP/model.ckpt-30"checkpoint_dir="/Users/Zanhuang/Desktop/NNP/checkpoint"init_op=tf.initialize_all_variables()s
我对adam优化器在tensorflow中的实际工作方式感到困惑。我阅读docs的方式，它表示每次梯度下降迭代都会改变学习率。但是当我调用函数时，我给它一个学习率。而且我不会调用该函数来让我们说，做一个时代(隐式调用#迭代以便完成我的数据训练)。我为每个批处理显式调用函数，如forepochinepochsforbatchindatasess.run(train_adam_step,feed_dict={eta:1e-3})所以我的预计到达时间不能改变。而且我没有传递时间变量。或者这是某种生成器类型的东西，在每次调用优化器时创建sessiont都会递增？假设它是某种生成器类型的东西并且
我指的是tensorflow提供的DeepMNISTforExperts教程。我在TrainandEvaluate有问题该教程的一部分。他们在那里给出了如下示例代码。cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv),reduction_indices=[1]))train_step=tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y_conv,1),tf.argmax(y_,1))a
我目前有以下代码用于tensorflow中的一系列链接在一起的RNN。我没有使用MultiRNN，因为稍后我要对每一层的输出做一些事情。forrinrange(RNNS):withtf.variable_scope('recurent_%d'%r)asscope:state=[tf.zeros((BATCH_SIZE,sz))forszinrnn_func.state_size]time_outputs=[None]*TIME_STEPSfortinrange(TIME_STEPS):rnn_input=getTimeStep(rnn_outputs[r-1],t)time_out
我想为我的实验保存多个模型，但我注意到tf.train.Saver()构造函数不能保存超过5个模型。这是一个简单的代码:importtensorflowastfx=tf.Variable(tf.zeros([1]))saver=tf.train.Saver()sess=tf.Session()foriinrange(10):sess.run(tf.initialize_all_variables())saver.save(sess,'/home/eneskocabey/Desktop/model'+str(i))当我运行这段代码时，我在桌面上只看到了5个模型。为什么是这样？如何使用相同
