个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- html - 出于某种原因，IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好？
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景？
24
4
我正在尝试安装 CUDA(将其用于 TensorFlow)。建议使用 cuDNN v.4 和 CUDA 7.5。但是在 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
只有 CUDA 7.0 的 cuDNN v.4 和 CUDA 7.5 的 cuDNN v.5(候选发布版本)。我在哪里可以获得适用于 CUDA 7.5 的 cuDNN v.4？谢谢。
最佳答案
正如@fabrizioM 指出的那样，您可以将 cuDNN v.4 用于 CUDA 7.0。我也花了很多时间来安装 CUDA/cuDNN。
供引用，https://no2147483647.wordpress.com/2016/01/16/setup-amazon-aws-gpu-instance-with-mxnet/有很好的说明:
tar -zxf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-rc.tgz
cd cuda
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
关于TensorFlow 的 CUDA 安装。 NVIDIA 没有用于 CUDA 7.5 的 cuDNN v4，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37034935/
24
4
0
我想将模型及其各自训练的权重从 tensorflow.js 转换为标准 tensorflow，但无法弄清楚如何做到这一点，tensorflow.js 的文档对此没有任何说明 我有一个 manifest
我有一个运行良好的 TF 模型，它是用 Python 和 TFlearn 构建的。有没有办法在另一个系统上运行这个模型而不安装 Tensorflow？它已经经过预训练，所以我只需要通过它运行数据。 我
当执行 tensorflow_model_server 二进制文件时，它需要一个模型名称命令行参数，model_name。 如何在训练期间指定模型名称，以便在运行 tensorflow_model_s
我一直在 R 中使用标准包进行生存分析。我知道如何在 TensorFlow 中处理分类问题，例如逻辑回归，但我很难将其映射到生存分析问题。在某种程度上，您有两个输出向量而不是一个输出向量(time_t
Torch7 has a library for generating Gaussian Kernels在一个固定的支持。 Tensorflow 中有什么可比的吗？我看到 these distribu
在Keras中我们可以简单的添加回调，如下所示: self.model.fit(X_train,y_train,callbacks=[Custom_callback]) 回调在doc中定义，但我找不到
我正在寻找一种在 tensorflow 中有条件打印节点的方法，使用下面的示例代码行，其中每 10 个循环计数，它应该在控制台中打印一些东西。但这对我不起作用。谁能建议？ 谢谢，哈米德雷萨， epsi
我想使用 tensorflow object detection API 创建我自己的 .tfrecord 文件，并将它们用于训练。该记录将是原始数据集的子集，因此模型将仅检测特定类别。我不明白也无法
我在 TensorFlow 中训练了一个聊天机器人，想保存模型以便使用 TensorFlow.js 将其部署到 Web。我有以下内容 checkpoint = "./chatbot_weights.c
我最近开始学习 Tensorflow，特别是我想使用卷积神经网络进行图像分类。我一直在看官方仓库中的android demo，特别是这个例子:https://github.com/tensorflow
我目前正在研究单图像超分辨率，并且我设法卡住了现有的检查点文件并将其转换为 tensorflow lite。但是，使用 .tflite 文件执行推理时，对一张图像进行上采样所需的时间至少是使用 .ck
我注意到 tensorflow 的 api 中已经有批量标准化函数。我不明白的一件事是如何更改训练和测试之间的程序？ 批量归一化在测试和训练期间的作用不同。具体来说，在训练期间使用固定的均值和方差。
我创建了一个模型，该模型将 Mobilenet V2 应用于 Google colab 中的卷积基础层。然后我使用这个命令转换它: path_to_h5 = working_dir + '/Tenso
代码取自:- http://adventuresinmachinelearning.com/python-tensorflow-tutorial/ import tensorflow as tf fr
好了，所以我准备在Tensorflow中运行 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() 函数。 据我了解，“logit”应该是概率的张量，每个对应于某个像素的
tensorflow 服务构建依赖于大型 tensorflow ；但我已经成功构建了 tensorflow。所以我想用它。我做这些事情:我更改了 tensorflow 服务 WORKSPACE(org
Tensoflow 嵌入层 ( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Embedding ) 易于使用， 并且有大量的文
我正在尝试使用非常大的数据集(比我的内存大得多)训练 Tensorflow 模型。 为了充分利用所有可用的训练数据，我正在考虑将它们分成几个小的“分片”，并一次在一个分片上进行训练。 经过一番研究，我
根据 Sutton 的书 - Reinforcement Learning: An Introduction，网络权重的更新方程为: 其中 et 是资格轨迹。 这类似于带有额外 et 的梯度下降更新。
如何根据条件选择执行图表的一部分？ 我的网络有一部分只有在 feed_dict 中提供占位符值时才会执行.如果未提供该值，则采用备用路径。我该如何使用 tensorflow 来实现它？ 以下是我的代码
我是一名优秀的程序员,十分优秀！