我正在运行cameraiOSexample由tensorflow分发，速度非常慢:在运行inception5h.zip的iPhone6上每次推理需要4-5秒模型。据我了解，这是GoogleNet模型，它是轻量级的，iOS代码拉出它的第一个输出层，大约是完整模型大小的一半。我在我的macbook上使用python界面运行了相同的模型，每次推理需要30毫秒。所以我想知道为什么在iOS上运行相同的模型比在macbook上慢150倍。似乎我做错了一些明显的事情。 最佳答案 这还没有很好的记录，但您需要将优化标志传递给编译脚本以获得库的快速版
我目前正在寻找不同的深度学习框架，专门用于训练和部署卷积神经网络。要求是，它可以在带有GPU的普通PC上进行训练，但是训练后的模型必须部署在三个主要的移动操作系统上，即Android、iOS和WindowsPhone。TensorFlow引起了我的注意，因为它的简单性和出色的Python界面。有一个适用于Android的示例应用程序(https://jalammar.github.io/Supercharging-android-apps-using-tensorflow/)，但我不确定它是否也可以部署在iOS和WindowsPhone上？如果没有，您能否推荐一个满足这些要求的替代框架
由于HadoopCloudera部署在Infra节点和Data节点中工作，因此应该使用相同的硬件配置将Tensorflow部署在哪里？在Infra节点或数据节点中？由于Tensorflow需要GPU，因此需要知道在哪里部署，以便我知道要在哪个节点上添加GPU。 最佳答案 https://github.com/linkedin/TonY使用TonY，您可以提交TensorFlow作业并指定工作器数量以及它们是否需要CPU或GPU。下面是如何使用README中的示例:在tony目录中还有一个tony.xml，其中包含您所有的TonY作业
我想用tensorflow做机器学习库，hadoop做大数据框架。但我不知道这些是兼容的。我无法在网站中搜索任何引用资料。我的问题是我可以将tensorflow与hadoop一起使用吗？(如果否)请推荐可与tensorflow一起使用的大数据框架。 最佳答案 它们是兼容的。在我的公司，我们有使用TensorFlow在Hadoop上运行的应用程序。为了清楚起见，请将TensorFlow视为可以在python中使用的python库。一个示例是编写一个Map-Reduce代码，其中映射器对数据进行分组/累积，而在reducer中，您的学习
我正在尝试从我的mac上的tensorflow读取外部hadoop。我从源代码构建了具有hadoop支持的tf，还在我的mac上构建了具有本地库支持的hadoop。我收到以下错误，hdfsBuilderConnect(forceNewInstance=0,nn=192.168.60.53:9000,port=0,kerbTicketCachePath=(NULL),userName=(NULL))error:java.lang.NoSuchFieldError:LOGatorg.apache.hadoop.ipc.ClientCache.getClient(ClientCache.ja
我在尝试运行python脚本调用存储在HDFS中的文件上的Tensorflow读取器时遇到错误“libhdfs.so:无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录”(下面的堆栈跟踪)。我在集群上的一个节点上运行脚本，该节点在执行时激活了virtualenv中的Tensorflow。我在执行前设置了以下环境变量:exportHADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HDFS_HOME:/opt/cloudera/parcels/CDH导出JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64导出LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_
以下脚本执行非常慢。我只想计算twitter-follwer-graph中的总行数(约26GB的文本文件)。我需要执行机器学习任务。这只是通过tensorflow从hdfs访问数据的测试。importtensorflowastfimporttimefilename_queue=tf.train.string_input_producer(["hdfs://default/twitter/twitter_rv.net"],num_epochs=1,shuffle=False)defread_filename_queue(filename_queue):reader=tf.TextLine
基于TensorFlow的车牌识别系统设计与实现，运用tensorflow和OpenCV的相关技术，实现车牌的定位、车牌的二值化、车牌去噪增强、图片的分割，模型的训练和车牌的识别等项目问题，毕设，大创可私聊博主目录环境准备思路流程功能描述细节阐述项目总体框架过程展示技术简介一、Tensorflow二、OpenCV系统设计项目实现最后环境准备 Anaconda4.10.3 Tensorflow2.6.0 python3.7.8 coding:utf-8 pycharm解释器：D:\Anaconda\envs\tensorflow\python.exe 以及各种第三方库思路
我正在尝试使用TensorflowServing项目从HDFS提供Tensorflow模型。我正在运行tensorflow服务docker容器标签1.10.1https://hub.docker.com/r/tensorflow/serving我可以在以下位置看到引用Hadoop的tensorflow/servingrepohttps://github.com/tensorflow/serving/blob/628702e1de1fa3d679369e9546e7d74fa91154d3/tensorflow_serving/model_servers/BUILD#L341"@org_
所以我最近对机器学习很感兴趣，并且在我工作的一些项目中一直在使用tensorflow(python)。但是，我现在在我的一个Web项目中发现了数字分类的用途，该项目全部用PHP编写用于服务器端代码。理想情况下，我希望能够通过Javascript接口(interface)上传图片，并在PHP接收端处理图片，滑动窗口找到我要查找的数字集，然后通过我训练的处理神经网络。我想我会在一个问题中进行总结:这可能吗？谢谢! 最佳答案 Tensorflow提供servingproject用于通信，因此您需要为PHP实现gRPC客户端，然后使用它与T
