《tensorflow》专题

许多用户认为这是切换到 Pytorch 的原因，但我还没有找到牺牲最重要的实际质量、速度来换取急切执行的理由/解释。 下面是代码基准测试性能，TF1与TF2-TF1的运行速度从47%到276%不等。 我的问题是：在图形或硬件级别，是什么导致了如此显着的减速？ 寻找详细的答案-我已经熟悉广泛的概念。相关Git 规格：CUDA 10.0.130、cuDNN 7.4.2、Python 3.7.4、Win

我在尝试从颤振框架上的maven存储库导入TensorFlow lite时出错 错误：无法解析符号"tenstorflow" 具体来说，我想使用tflite解释器，因此导入MainActivity。java文件如下所示 应用程序级构建。渐变文件： android构建。梯度锉 如何解决依赖关系并能够使用tflite和ML模型。 maven repo url：https://google.bintra

尝试导入tensorflow时出现以下情况: 回溯（最近一次调用）：文件 “”，第 1 行，在文件 “/Applications/PyCharm.app/Content/helpers/pydev/_pydev_bundle/pydev_import_hook.py” 中，第 20 行，在 do_import 模块 = self._system_import（name， *args， **kwar

我想创建一个人体姿态骨架估计网络，为此，我有一个两部分的网络，第一部分生成16个热图作为输出（每个热图针对不同的关节，因此可以提取一个关键点），使用这16个关键点，我希望创建一个人体骨架，并将其馈送到我的网络的第二部分。我的问题是，我如何在关键点之间画线来创建骨架？我找不到使用tensorflow或Keras在张量对象上做这件事的方法。

我是TensorFlow的新手。我最近安装了它（Windows CPU版本），收到以下消息： 成功安装TensorFlow-1.4.0 TensorFlow-TensorBoard-0.4.0 RC2 当我想跑的时候 （我是通过https://github.com/tensorflow/tensorflow找到的） 我收到以下消息： 2017-11-02 01:56:21.698935:I C:\

在TensorFlow中训练模型后： 如何保存已训练的模型？ 以后如何还原此保存的模型？

- Traceback（最近一次调用）： 文件“PycharmProjects/HW2/venv/bin/hw3q4.py”，第46行，在模型中（密集（hidden_neuron，input_dim=61，激活='relu'）） 文件“/库/框架/蟒蛇框架/版本/3.7/lib/python3.7/站点包/keras/engine/序列.py”，第165行，在添加层（x）文件中“/库/框架/Pyt

在Tensorflow官方网站文档TF中，详细介绍了如何安装最新的nvidia和Tensorflow Docker图像。然后，我通过以下方式安装主机目录并启动jupyter笔记本： 默认情况下，此命令将从容器中的\notebook目录启动jupyter笔记本。 我的问题是： 我如何启动一个jupyter笔记本从挂载主机目录，其中包含我自己的笔记本？我意识到我可以从docker映像、cd到挂载的主机

我成功地安装了tenstorflow 1.3.0-1，使用En想法Canopy包管理器。我没有做任何额外的步骤。然而，当我试图导入 导入tensorflow作为tf 我收到以下错误消息： ImportError:Traceback（最后一次调用）：文件“/Users/Alex/Library/enthund/Canopy_64bit/User/lib/python2.7/site packages

我正在运行在这里找到的TensorFlow GPU docker图像：https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingDocker 我在Ubuntu上运行这个。 我对docker容器是新手，我希望有人能帮我弄清楚如何让我的Jupyter笔记本看到我安装到主机上的硬盘。

我正试图在我的Mac OSX 10.13.2上安装Python3.6的Tensorflow-GPU。 安装过程如下... > < li> 我为我的Geforce GT-750M安装了Nvidia-Web-Driver并进行更新。 已安装并更新至CUDA驱动程序v387.99（GPU驱动程序版本：378.10.10.10.25.102）。 我尝试为CUDA 9.1安装CuDNN v7。 但是我在NV

我已经成功安装了CUDA10.1，然后cudnn7.6.5最终复制了libcudnn.so。7到/usr/lib/cuda/lib64，并将lib64文件夹导出到LD_LIBRARY_PATH。然而，我仍然得到张量流中的错误： pciBusID: 0000:01:00.0名称:GeForce GTX 1050计算能力:6.1核心时钟:1.493GHz核心计数:5设备内存大小:3.95GiB设备内存

我在路径中有一个 DLL 文件：，但似乎无法识别它： 我确保PATH变量包含DLL的路径： 奇怪的是，如果我将它手动包含在中，它就会成功加载： 这是为什么呢？我该怎么修？

我安装了CUDA 9.0，因为如果没有它，Tensorflow会出现以下错误： 导入错误： 找不到“cudart64_90.dll”。张量流要求将此 DLL 安装在 %PATH% 环境变量中命名的目录中。

我想用我的GPU做Tensorflow。 我试过了，在只使用CPU的安装中无法加载动态库cudart64_101.dll。 不幸的是，我不断得到一个错误<代码>无法加载动态库' cudart 64 _ 110 . dll '；dlerror:找不到cudart 64 _ 110 . dll 。我该如何解决这个问题？Python版本:3.8.3，CUDA 10.1