- 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?
我正在尝试导出 TPUEstimator 类型的分类器的 SavedModel。由于我正在尝试导出模型以在 GPU/CPU 上运行预测,因此 TPUEstimator 的 use_tpu 参数设置为 False。
当我尝试保存模型时,抛出以下错误:
NotImplementedError: Operation of type AssignVariableOp
(AssignVariableOp) is not supported on the TPU for inference. Execution
will fail if this op is used in the graph. Make sure your variables are
using variable_scope.
由于我计划通过 GPU/CPU 为模型提供服务,因此 Op 应该不是问题。如何将此估算器导出为 SavedModel?
最佳答案
这可能会有所帮助,就在调用 export_savedmodel(...) 调用之前
estimator._export_to_tpu = False
关于tensorflow - 未实现错误 : Operation of type AssignVariableOp (AssignVariableOp) is not supported on the TPU for inference,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53432173/
按照 Get Started with Edge TPU Dev Board 上的说明进行操作,我无法通过第 2 步: $ screen /dev/ttyUSB0 115200 问题是屏幕立即返回 [
我正在尝试使用 TPU 在 google colab 上进行一些基本的字符分类。我收到以下错误: InvalidArgumentError: Unsupported data type for TPU
我的数据集很大(大约 13gb)。我有一个数据集的 hdf5 文件,我正在使用自定义生成器从数据集中加载批处理。我的模型在 Kaggle GPU 上运行良好,但当我切换到 TPU 时出现错误。下面是我
我正在使用预训练的 keras 模型,我想在 Google Colaboratory 的 TPU 上运行它,但出现以下错误: ValueError: Layer has a variable shap
CPU即中央处理器(Central Processing Unit) GPU即图形处理器(Graphics Processing Unit) TPU即谷歌的张量处理器(Tens
如何在 Google Colab 中打印我正在使用的 TPU 版本以及 TPU 有多少内存? 我得到以下输出 tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClust
我正在尝试使用 TPU client API 创建 Google Cloud TPU 节点我无法找出 Google Cloud 中 TPU 节点的父资源名称。 下面你可以找到我用来创建节点的完整代码,
无论我们是使用 Google Colab 还是直接访问 Cloud TPU,以下程序仅提供有关底层 TPU 的有限信息: import os import tensorflow as tf tpu_a
我试图在 TPU 上乘以 3000 个独立的矩阵和向量以加快计算速度,但我遇到了一些问题。我无法得到最终结果,我也很感兴趣是否有更好的解决方案。 代码如下: import time import nu
我正在尝试使用 TPU 在 Colab 上训练和运行图像分类模型。没有pytorch。 我知道 TPU 仅适用于来自 GCS 存储桶的文件,因此我从存储桶加载数据集,并且还评论了检查点和日志记录功能,
我正在关注 Google's object detection on a TPU发布并在培训方面碰壁。 查看作业日志,我可以看到 ml-engine 为各种软件包运行了大量 pip 安装,配置了 TP
我正在尝试使用 pytorch_xla 使用 TPU,但它在 _XLAC 中显示导入错误。 !curl https://raw.githubusercontent.com/pytorch/xla/ma
我正在训练一个模型,当我在 Google Cloud Platform 控制台中打开 TPU 时,它会向我显示 CPU 利用率(我想是在 TPU 上)。它真的非常非常低(比如 0.07%),所以也许是
我有 100k 张照片,它不适合内存,所以我需要在训练时从光盘读取它。 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(in_pics) dataset =
我刚刚在 Google Colab 中尝试使用 TPU,我想看看 TPU 比 GPU 快多少。令人惊讶的是,我得到了相反的结果。 以下是NN。 random_image = tf.random_n
我正在尝试将 keras 模型转换为 google colab 中的 tpu 模型,但该模型内部有另一个模型。 看一下代码: https://colab.research.google.com/dri
我正在尝试在 Google 云上使用 TPU,并且正在尝试弄清楚如何指定要使用的正确 TPU。我正在尝试遵循快速入门 https://cloud.google.com/tpu/docs/quickst
我编写的代码可以在 GPU 上运行,但实验的周转时间很长。我想移植这段代码,以便可以在 TPU 上运行它。我怎么能这样做?这就是我所拥有的。 Bunch of datloading stuff !!!
我如何在 colab 上查看 TPU 的规范,对于 GPU,我可以使用类似的命令 nvidia-smi 但它不适用于 TPU,我如何查看 TPU 的规范? 最佳答案 我找不到来源。但据说 Colab
以 TPU 可接受的方式缓存/生成数据集的最佳策略是什么? 到目前为止,我设法在自己创建的数据集上训练 tensorflow 模型。每个数据点都基于大型时间序列进行大量设计,使用基于 numpy、pa
我是一名优秀的程序员,十分优秀!