使用tensorflow估计器api进行混合精度训练
有人有使用tensorflow estimator API进行混合精度训练的经验吗？
我尝试将输入转换为tf.float16，并将网络结果转换回tf.float32。为了扩展损失，我使用了tf.contrib.mixed_precision.LossScaleOptimizer。
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我发现了问题：我使用tf.get_variable来存储学习速率。这个变量没有梯度。普通的优化器不关心，但是tf.contrib.mixed_precision.LossScaleOptimizer崩溃了。因此，请确保这些变量没有添加到tf.graphkeys.trainable_variables中。
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我在java中遇到了ScheduledExecutorService的问题（几天前我没有遇到这个问题，这让我觉得很奇怪）。请找到下面的代码和控制台输出。重复执行任务之间的延迟是1毫秒，所以理想情况下我应该达到每秒1000的计数（几毫秒），但这只是没有发生。请帮帮忙.. 代码： 控制台输出 1000-2013年3月13日14:43:54.477 200-2013年3月13日14:44:10.296
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我正在谷歌 colab 环境中的 tensorflow 中训练一个 DNN，代码直到昨天都运行良好，但现在当我运行代码的估计器训练部分时，它给出了一个错误。 我不知道到底是什么原因，谷歌colab是否使用任何更新版本的tensorflow，其中某些函数与旧版本不兼容？因为我之前的代码没有问题，我没有改变它。似乎其他代码也存在此问题，例如，斯坦福大学的此示例代码之前运行没有任何错误，https://
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数据丢失：不是sstable（错误的幻数）：可能您的文件格式不同，您需要使用不同的还原运算符？ 我看过这篇文章，但是tf。火车导出元图不起任何作用。另外，如果我尝试在新的终端选项卡中生成输出，如下所示： 我得到这个错误，基本上说我不能生成输出，因为训练数据还没有保存。如何保存并完成培训？
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问题内容： 我正在安排一些事情，这些事情我不能只是冗长的循环。而且我需要给它们计时以了解完成它们需要多长时间，但是看来计时器在Java中的精度为15-16毫秒？我该如何解决？ 问题答案： 您是否尝试过使用System.nanoTime（）？ 从Javadoc： 返回最精确的可用系统计时器的当前值，以纳秒为单位。 此方法只能用于测量经过的时间，与系统或挂钟时间的任何其他概念无关。返回的值表示自某个固
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校验者: @不将就 翻译者: @Xi 密度估计在无监督学习，特征工程和数据建模之间划分了界线。一些最流行和最有用的密度估计方法是混合模型，如高斯混合( sklearn.mixture.GaussianMixture ), 和基于邻近的方法( sklearn.neighbors.KernelDensity )，如核密度估计。 clustering 一节中更充分地讨论了高斯混合，因为此方法也用作为一种
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本文向大家介绍如何使用 Tensorflow 对使用 Python 的 stackoverflow 问题数据集进行模型训练？，包括了如何使用 Tensorflow 对使用 Python 的 stackoverflow 问题数据集进行模型训练？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架，与Python结合使用以实现算法，