《tensorflow》专题

我正在尝试使用以下命令将pb文件转换为tlite文件： bazel run//tensorflow/contrib/lite/toco:toco--input_file=sample。pb——输出_文件=样本。特利特 我收到以下错误：错误：跳过//tensorflow/contrib/lite/toco:toco:在包路径上找不到构建文件。 我在Python文件夹下安装了tenorflow和toc

我正试图用Bazel和我的Ubuntu 16.04系统在Tensorflow中运行量化模型。 我运行了以下命令： 这是错误： 错误：/tensorflow master/tensorflow/contrib/verbs/BUILD:136:1:C编译规则“//tensorflow/contrib/verbs:rdma”失败（退出1）。 在包含的文件中，从tenorflow/contrib/verb

配置tensorflow后，我尝试运行命令 但发生了一个错误，我尽了一切可能，但未能解决。 错误：跳过“//tensorflow/cc:tutorials\u example\u trainer”：加载包“tensorflow/cc”时出错：在读取扩展文件“cuda/build\u defs”时遇到错误。bzl'：没有这样的包“@local_config_cuda//cuda”：回溯（最后一次调用

我已经安装了GPU NVIDIA GeForce GT 740M（计算能力3.0）和以下版本的CUDA、cuDNN和tensorflow。 nvcc-V cat/usr/local/cuda/include/cudnn。h| grep CUDNN|u专业-A 2 pip3显示tensorflow gpu pip3显示tensorflow 但是，当我用print（device_lib.list_lo

在Windows 10中尝试使用bazel和python构建tensorflow gpu时，我一直遇到这个错误： 这是我试图运行的命令： 我已经确认了C：/Program Files/NVIDIA GPU计算工具包/CUDA/v9.2/cuda/include/cudnn. h就在那里。 我尝试从VS2015 x64本机工具命令提示符、cmd和powershell运行它并得到相同的错误。 我使用的

所以，我已经通过Chocolate安装了Bazel，安装了Python 3.5和2.7，安装了CUDA v8和cuDNN v6，安装了JDK 8.0，我现在正在尝试在我的Windows 10设备上定制TensorFlow，使用AVX、AVX 2和CUDA。TensorFlow GPU，预构建版本，确实可以工作，我已经测试并成功运行了它。 我遵循了其他文章的说明，包括在TensorFlow的实际站点

构建（紧随其后） <代码>。/配置 不太熟悉bazel，但根据这个条件，针对jpeg的参数需要被传递，具体是什么参数，为什么指南没有提到这一点？ 构建版本r1。6在Python2.7下，3.6都会以相同的错误失败。 配置过程：拒绝除jemalloc之外的所有支持。 我正在尝试构建源代码，因为在卸载tenorflow并重新安装后，它不起作用！虽然它在以前的版本中工作，但在ubuntu17.xx上，当

我尝试了在tenorflow站点中的初始教程：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/how_tos/image_retraining/bazel构建成功完成，但当我尝试用此命令预测图像类时： 我有这个错误：张量流/示例/label_image/main.cc:305]运行模型失败：未找到：FeedInput：无法找到提要输出输入 我怎样才能解决这个问题

我正在尝试在windows 10上安装tensorflow，并遵循以下链接：https://www.tensorflow.org/install/install_sources 我已经成功安装了bazel。问题是当我使用这个命令时 要安装tensorflow，msys显示以下错误。 错误：C:/compiler/tensorflow/tensorflow/python/BUILD:4855:1:没

首先，我想使用bazel帮助我使用SSE和avx运行tensorflow，所以我在工作空间中尝试了以下方法： 但是它给了我一个新的错误，比如下面，我想知道哪里错了，我该怎么办？谢谢你的帮助。 警告：配置值未在任何. rc文件中定义：cuda 错误：跳过'//tenorflow/tools/pip_package：build_pip_package'：没有这样的包'tenorflow/tools/p

我正在尝试在Ubuntu14.04 LTS上使用Python2.7构建tensorflow，没有GPU。当我在终端上运行本教程中的以下命令时： 它说无法使用日志进行构建： 这是我的构建环境： OS:Ubuntu14.04 LTS 64位内存12Gib gcc版本：4.8.4 python版本：2.7.6 bazel版本：0.3.2 git版本的tensorflow源代码：v0。11.0rc0-15

我从源代码中安装了Tensorflow 1.9.0。 我使用conda创建新环境： conda create-n tensorflow python=2.7 源激活tenstorflow pip安装/tmp/tensorflow\u pkg/tensorflow-1.9.0rc0-cp27-cp27mu-linux\u x86\u 64.whl （张量流）usename@lab：$pip inst

我将tensorflow与Python2.7结合使用。但是，在将Python2.7.10更新为2.7.13之后，我在tensorflow中遇到了一个导入错误 输出从 来自哪个python的输出： 我相信这个路径在python更新后改变了，但不确定。一个解决方案可能是降级python，但这似乎是一个糟糕的解决方案？当我在一个团队工作时，我想避免重新安装Tensorflow，因为最终会有不同的版本，但

我已经使用tensorflow一天了，但是出现了一些问题，当我导入tensorflow时，会出现AttributeError:“module”对象没有属性“XXXXXX” 我使用ubuntu14.04、python2.7、CUDA工具包8.0和cudnnv5。my six和protobuf的版本是：Name:six版本：1.10.0位置：/usr/local/lib/python2.7/dist-

我正在我的GTX 1060 6gb上使用Python中的Tensorflow 1.2训练LSTM。 在每个时代，我用这种方法保存模型： 一切正常，但在九个时代之后，当我试图用这种方法保存模型时，我得到了ResourceExhaustedError。 我在培训期间检查了我的资源，但没有耗尽任何资源。 我得到的错误如下： 2017-06-29 12:43:02.865845： W tenstorflo