今天发现一个怪现象,在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢。 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print ...
TensorFlow MNIST 问题解决 一 数据集下载错误 错误:IOError: Errno socket error Errno Network is unreachable A: 手动下载: http: yann.lecun.com exdb mnist 下面的四个包 train images idx ubyte.gz: training set images bytes train l ...
2017-12-15 09:27 0 2161 推荐指数:
今天发现一个怪现象,在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢。 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print ...
环境: python3.5.3+pycharm2018.2EAP 问题描述: Pycharm编译报错 ImportError: No module named tensorflow 解决方法: tensorflow安装不正确,需卸载重装, cmd脚本输入:pip uninstall ...
问题描述: Tensorflow 训练时运行越来越慢,重启后又变好。 用的是Tensorflow-GPU 1.2版本,在GPU上跑,大概就是才开始训练的时候每个batch的时间很低,然后随着训练的推进,每个batch的耗时越来越长,但是当我重启后,又一切正常了? 问题查找 ...
问题分析:在tf2下使用了tf1的API 解决方法: 替换掉原本的 ...
找到本地keras目录下的mnist.py文件 通常在这个目录下。 ..\Anaconda3\Lib\site-packages\keras\datasets 下载mnist.npz文件到本地 下载链接如下。 https://pan.baidu.com/s ...
2、页面缓存问题——可能是名称不一样,检查菜单管理(找到问题点:动态路由根据后端生成——后端在生成路由时获取设置的路由地址Path,再根据Path中的字符串转换为ASCII码,第一位字符根据获取的ASCII码转换为大写,其余字符不发生变化,最后组合设置为路由的name值,因为keep-alive ...
2017年2月16日,Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本,并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求。这是TensorFlow的一个重要里程碑,标志着它可以正式在生产环境放心使用。在国内,从InfoQ的判断来看,TensorFlow仍处于创新 ...
在原有基础上安装tensorflow 重新虚拟出一个环境安装tensorflow 安装 测试 大多教程都是重新虚拟出一个环境,原有环境就可以支持为什么还要重建一个新的环境,如果以后遇到坑 ...