有一个methodinOpKernel//Returnstrueiffthisopkernelisconsidered"expensive".The//runtimemayusethisflagtooptimizegraphexecutionforexample//to"inline"inexpensivekernels.virtualboolIsExpensive(){returnexpensive_;}似乎默认情况下GPUareconsideredasinexpensive上的所有操作而CPU、SYSL则被标记为昂贵。expensive的定义和作用有点难以理解。没有informat
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭5年前。ImprovethisquestionTensorFlow白皮书提到使用了Eigen。是否有关于如何选择Eigen的公开解释，它们是否是在TensorFlowC++op内核中使用Eigen的动机？ 最佳答案 我认为，首先插入使用Eigen的关键特性之一是因为Eigen具有自己的高度优化的矩阵乘积内核，而所有其他竞争对手都必须链接到一些BLA
我们目前正在使用Keras训练各种神经网络，这是非常理想的，因为它具有良好的界面并且相对易于使用，但我们希望能够将它们应用到我们的生产环境中。可惜生产环境是C++，所以我们的计划是:使用TensorFlow后端将模型保存到protobuf将我们的生产代码链接到TensorFlow，然后加载到protobuf不幸的是，我不知道如何从Keras访问TensorFlow保存实用程序，这些实用程序通常保存为HDF5和JSON。如何保存到protobuf？ 最佳答案 如果您不需要在要部署的环境中使用GPU，您也可以使用我的库，称为frugal
有没有区别:nvidia-docker运行和dockerrun--runtime=nvidia?在officialdocs他们使用后者，但我在其他在线教程中看到过前者。 最佳答案 dockerrun--runtime=nvidia仅在nvidia-dockerv2之后可用。这两个命令都与nvidia-dockerv2等价，前者是为backwardcompatibility提供的脚本使用nvidia-dockerv1。 关于docker-nvidia-dockerrun与dockerrun
官方PyTorchDockerimage基于nvidia/cuda，它能够在DockerCE上运行，无需任何GPU。它也可以在nvidia-docker上运行，我假设启用了CUDA支持。是否可以在没有任何GPU的x86CPU上运行nvidia-docker本身？有没有办法构建单个Docker镜像，在可用时利用CUDA支持(例如，在nvidia-docker中运行时)并在其他情况下使用CPU？在DockerCE中使用torch.cuda会发生什么？DockerCE到底有什么区别，为什么nvidia-docker不能合并到DockerCE中？ 最佳答案
Docker和Tensorflow的新手并尝试它们。安装(在win10上，使用hyper-v驱动)很顺利，我可以运行了dockerrun-p8888:8888-itgcr.io/tensorflow/tensorflow然后得到这样的输出:[I23:01:01.188NotebookApp]←(BServingnotebooksfromlocaldirectory:/notebooks[I23:01:01.189NotebookApp]←(B0activekernels[I23:01:01.189NotebookApp]←(BTheJupyterNotebookisrunningat:
我一直在尝试使用tflearn执行回归和我自己的数据集。我一直在尝试使用tflearn实现基于example的卷积网络使用MNIST数据集。我没有使用MNIST数据集，而是尝试用自己的数据替换训练和测试数据。我的数据是从csv文件中读取的，与MNIST数据的形状不同。我有255个特征，它们代表一个15*15的网格和一个目标值。在示例中，我将第24-30行替换为(并包括importnumpyasnp):#readintrainandtestcsv'swherethereare255features(15*15)andatargetcsvTrain=np.genfromtxt('train
我正在使用Tensorflow做一个简单的教程，我刚刚安装了它应该更新它，首先我使用以下代码加载mnist数据:importnumpyasnpimportosfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3'mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)train_data=mnist.train.images#Returnsnp.arraytrain_labels=np.asar
我认为这些信息在最初的几次中确实很重要，但随后就毫无用处了。它实际上使阅读和调试变得更糟。Itensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:128]successfullyopenedCUDAlibrarylibcublas.so.8.0locallyItensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:119]Couldn'topenCUDAlibrarylibcudnn.so.LD_LIBRARY_PATH:Itensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:3459]Unable
这个问题在这里已经有了答案:CanKeraswithTensorflowbackendbeforcedtouseCPUorGPUatwill?(8个回答)关闭5年前。有没有办法完全在CPU上运行TensorFlow。我机器上的所有内存都被一个运行TensorFlow的单独进程占用。我尝试将per_process_memory_fraction设置为0，但未成功。 最佳答案 看看这个question或者这个answer.总结一下，你可以添加这段代码:importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=
