tensorflow訓練過程中內存溢出
罪魁禍首是 訓練過程中給模型傳值時的如下語句： 而其中函數seq2embeded（）中用到了tensorflow的運算： 這兩句會增加graph節點，使得圖在訓練過程中不斷增大，就會不斷消耗內存。 教訓： 訓練過程中 ...
原文：Tensorflow學習筆記6：解決tensorflow訓練過程中GPU未調用問題
發現問題 目前模型訓練一次需要 秒左右，懷疑GPU沒有成功調用 查看GPU是否成功調用，nvidia smi，nvidia smi 命令解讀 發現沒有相關GPU的進程在跑，GPU沒有被調用，什么問題 需要去查找下原因，首先想到的是我們的tensorflow版本是否是GPU版本的。 查看tensorflow版本 參考： 確定自己的TensorFlow是CPU還是GPU的版本 顯示默認調用的是CPU ...
2019-07-24 16:43 0 2217 推薦指數：
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一：適用范圍： tf.nn.dropout是TensorFlow里面為了防止或減輕過擬合而使用的函數，它一般用在全連接層 二：原理： dropout就是在不同的訓練過程中隨機扔掉一部分神經元。也就是讓某個神經元的激活值以一定的概率p，讓其停止工作，這次訓練過程中不更新權值，也不參加 ...
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與訓練過程可視化 （六）tensorflow筆記：使用tf來實現word2vec 保存與讀取模型 ...
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來自書籍：TensorFlow深度學習 一、神經網絡介紹 1、全連接層（前向傳播） （1）張量方式實現：tf.matmul （2）層方式實現： ① layers.Dense(輸出節點數,激活函數)，輸入節點數函數自動獲取 fc.kernel：獲取權值 ...
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