Articles of tensorflow

Tensorflow推荐的系统规格?

我正在开始在我的RHEL 6.5盒子上安装Tensorflow。 但事实certificate,Tensorflow需要glibc> = 2.17,而rhel 6.5的默认glibc是2.12。 我想知道是否有人可以用最低/推荐的tensorflow系统规范来帮助我?

Keras:实际使用的GPU内存量

我使用Keras和Tensorflow后端,看nvidia-smi是不足以了解目前的networking架构需要多less内存,因为似乎Tensorflow只是分配所有可用的内存。 所以问题是如何找出真正的GPU内存使用情况?

在Windows上使用Word2vec和Tensorflow

在Tensorflow的这个教程文件中 ,find了以下行(第45行)来加载word2vec“extension”: word2vec = tf.load_op_library(os.path.join(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), 'word2vec_ops.so')) 我正在使用Windows 10,正如在这个问题中指出的, .so文件是针对Linux的。 什么是在Windows上加载的等效扩展? 另外,我不明白为什么在安装Tensorflow时包含了这么多的东西,但是Word2Vec必须在本地构build。 在文档中, 在Windows上安装TensorFlow ,没有提到必须构build这些扩展。 这是一个旧的做法,现在已经改变了,一切都随着安装? 如果是这样,那么这个改变如何适用于例子中的word2vec模块呢?

带有Python的Windows Tensorflow由于权限而无法读取mnist数据

我在Windows上使用Python,并遵循标准的Tensorflow教程,需要读取MNIST数据集。 不幸的是我试图运行时出现以下错误: PermissionError:[Errno 13] Permission denied:'C:\ Users \ matth \ AppData \ Local \ Temp \ tmp6_cvro98' 每次程序运行时,该文件名都会改变。 有问题的代码是: import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets import mnist as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) 据我所知,我是以pipe理员身份在用户帐户上拥有完全访问权限运行它。 不确定为什么我没有权限(或为什么它首先需要临时数据)

Tensorflow没有名为_pywrap的模块

我对tensorflow还不太熟悉,只有一些时间可以在我们安装的univercity电脑上使用它。 今天是我终于有时间在家里尝试的大日子,但后来我遇到了一些错误,我无法find任何解决scheme Traceback (most recent call last): File "C:\Users\gustav\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 18, in swig_import_helper return importlib.import_module(mname) File "C:\Users\gustav\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\importlib\__init__.py", line 126, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) File "<frozen importlib._bootstrap>", line 986, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 969, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 958, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 666, in _load_unlocked File "<frozen […]

导入tensorflow模块时出错

我尝试用Python学习TensorFlow。 我的问题是导入TF模块。 这里是我的configuration: Python 3.6.1 , Windows 7 (带有MSVCP140.dll) 我已经通过命令安装了TensorFlow(在电源shell中)。 有用。 python -m pip install –upgrade tensorflow 但是当我运行python环境并尝试导入张量stream import tensorflow as tf 我得到的错误,这个错误提出了与它有关的另一个错误,但在一开始,我想先解决这个问题 Traceback(最近一次调用最后):第18行,在swig_import_helper fp中,path名为“C:\ Users \ Jacek \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ pywrap_tensorflow.py” ,在find_module中的第296行,描述= imp.find_module('_pywrap_tensorflow',[dirname( file )])文件“C:\ Users \ Jacek […]

Tensorflow Object Detection API,带有Windows的GPU和实时检测function

我正在Python中testing新的Tensorflow Object Detection API ,并且成功地使用docker在Windows上安装了它。 但是,我的训练模型(更快的RCNN resnet101 COCO) 需要15秒才能做出预测 (尽pipe精度非常好),可能是因为我只使用Tensorflow CPU。 我的三个问题是: 考虑到延迟,问题在哪里? 我听说更快的RCNN是低延迟视觉检测的好模型,是因为仅执行CPU? 有了这样的延迟,是否有可能通过使用张量streamGPU进行高效的实时video处理,还是应该使用更stream行的模型,如YOLO? 在docker中使用tensorflow GPU的stream行手段是nvidia-docker,但在Windows上不支持。 我是否应该继续寻找用于本地预测的docker(或conda)解决scheme,还是应该将我的模型直接部署到具有GPU的虚拟实例(我对Google Cloud Platform感到满意)? 任何有关使用Tensorflow进行实时video处理的build议和/或良好做法非常受欢迎!

Tensorflow r1.0:找不到满足要求tensorflow的版本

我想在Windows上安装Tensorflow 1.o for python。 这是我的系统的信息。 D:\>python –version Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (32-bit) D:\>pip3 –version pip 9.0.1 from d:\web\anaconda\lib\site-packages (python 3.5)' 但是,当我执行下面的命令时, D:\>pip3 install tensorflow Collecting tensorflow Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: ) No matching distribution found for tensorflow 我不明白是什么问题 我尝试了另一种方式 我使用Conda时就是这种情况 (tensorflow) D:\>pip install –ignore-installed –upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.0-cp35-cp35m-win_x86_64.whl […]

在Windows Anaconda2上安装Tensorflow

我正试图安装在Windows 64位Ananconda2 tensorflow。 我已经尝试了以下步骤: conda create –name tensorflow python=3.5 activate tensorflow conda install -c conda-forge tensorflow Tensorflow安装成功,我可以在Anaconda提示符下检查。 但是,当我打开我的python2 Jupyter笔记本,并尝试以下内容: import tensorflow as tf 我收到一个错误,说“找不到模块张量stream”。 能否请你帮忙!

Windows上的TensorFlow:“无法打开CUDA库cudnn64_5.dll”

Tensorflow刚刚发布了Windows支持。 我安装了gpu版本和CUDA 8.0和python 3.5。 但是,在我导入tensorflow后,我得到了以下错误: >>> import tensorflow I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library cublas64_80.dll locally I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:119] Couldn't open CUDA library cudnn64_5.dll I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:3459] Unable to load cuDNN DSO I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library cufft64_80.dll locally I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library nvcuda.dll locally I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library curand64_80.dll locally 有人可以帮忙吗? […]