为什么Tensorflow的MirroredStrategy和OneDevicestrategy在colab上不能工作？
TensorFlow的MirroredStrategy和OneDeviceStrategy在Colab上可能无法正常工作的原因有以下几个可能性：
- GPU资源不足：Colab提供的免费GPU资源是有限的，如果使用的模型或数据量较大，可能会超出GPU的限制。在这种情况下，可以尝试减小模型规模或数据量，或者使用更轻量级的模型。
- TensorFlow版本不兼容：Colab上的TensorFlow版本可能与使用的MirroredStrategy和OneDeviceStrategy不兼容。可以尝试更新TensorFlow版本或者使用与Colab兼容的其他分布式策略。
- 运行时限制：Colab提供的运行时环境可能对某些操作有限制，例如跨设备通信或多GPU并行计算。这可能导致MirroredStrategy和OneDeviceStrategy无法正常工作。在这种情况下，可以尝试使用其他云计算平台或本地环境进行实验。
总之，由于Colab是一个免费的云计算平台，存在一些限制和不稳定性。如果MirroredStrategy和OneDeviceStrategy在Colab上无法工作，建议尝试其他云计算平台或本地环境进行实验。
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最近，我对将分布式培训整合到我的Tensorflow项目中产生了兴趣。我正在使用Google Colab和Python3来实现一个带有定制的、分布式的训练循环的神经网络，如本指南中所述：
在“创建分发变量和图形策略”部分的指南中，有一些代码的图片，这些代码基本上设置了一个“MirroredStrategy”，然后打印生成的模型副本的数量，请参见下面的内容。
据我所知，输出表明MirroredStrategy只创建了模型的一个副本，因此，只有一个GPU将用于训练模型。我的问题是: Google Colab是否仅限于在单个GPU上进行培训？
我尝试过在使用和不使用图形处理器加速的情况下调用Mir
浏览 8提问于2019-09-19得票数 5
我正在尝试使用MirroredStrategy和它的其他变体来理解Tensorflow分布式训练。我已经在colab上使用MNIST编写了一个简单的脚本，但需要在多个GPU上进行测试。运行和实现代码会给我一个错误，因为“编译中的ValueError:分发参数在TF2.0中不可用，请在分发策略范围下创建模型。”我也尝试过OneDeviceStrategy，但它也不起作用。我想使用不同的分布式训练方法来比较时间复杂度和准确性。这里有一个Screenshot of the error和一个Link to the code on Colab。
浏览 28提问于2020-01-08得票数 2
1回答
我正在试用Google Colab，想知道我是否可以使用本地的CPU、RAM、SSD和GPU？我曾尝试在我的SSD上搜索目录，但没有找到任何内容。我发现我必须将我的目录上传到我的Google Drive并运行代码：
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
现在我已经建立了我的目录并运行了我的UNet，我得到了警告WARNING:tensorflow:There are non-GPU devices in `tf.distribute.Strategy`, not using nccl allre
浏览 41提问于2020-02-26得票数 1
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我想在我的多图形处理器系统上使用tf.contrib.distribute.MirroredStrategy()，但它没有使用GPU进行训练(参见下面的输出)。另外，我正在运行tensorflow-gpu 1.12。 我确实尝试在MirroredStrategy中直接指定GPU，但同样的问题也出现了。 model = models.Model(inputs=input, outputs=y_output)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(LEARNING_RATE)
model.compile(loss=lossFunc, optimizer=optim
浏览 49提问于2019-02-19得票数 9
为什么我的机器学习python/tensorflow脚本在colab上比24-vCPU的google计算实例运行得更快？
colab上的调用：!/content/myscript.py
google计算实例上的调用：!/home/prj1/myscript.py
colab上的纪元时间: 0.8秒
google计算实例上的纪元时间: 2.0秒
在这两种情况下，我使用的是tensorflow 1.11和Python2.7，myscript.py是唯一运行的程序，并且没有使用GPU。该脚本每10个时期在屏幕上显示训练进度(纯文本，无图形)。
浏览 3提问于2018-10-10得票数 1
您好，我想将我在google colab中使用google colab导出的模型转换为tensorflowjs，因为之后我计划将其部署到云存储中
除了安装!pip install tensorflowjs之外，有没有人可以分享或知道这篇文章中的知识或步骤谢谢
为什么在谷歌colab，因为我的本地pc不能正确安装tensorflow包和python包，因为我只有2 2gb的内存，所以每次我做python -m pip安装。在TFOD模型/研究中，它总是冻结，我已经尝试了3个月，我放弃了，在google colab中做了所有的事情
我使用的是tensorflow 2.3.1
我在google co
浏览 18提问于2021-10-28得票数 0
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我有一个tensorflow (tf2.0)/keras模型，它使用多个GPU进行计算。模型中有2个分支，每个分支都在单独的GPU上。
我有一个4个GPU的系统，我想用来训练，我想镜像这个模型，这样GPU 1和2包含一个模型，GPU 3和4包含镜像的模型。
会自动处理此镜像吗？或者它假设我的模型将是单个GPU模型？
如果tf.distribute.MirroredStrategy不能处理这个问题，有没有人对如何定制MirroredStrategy来实现这个培训结构有什么建议呢？
浏览 4提问于2019-11-04得票数 0
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我开始了一个新的机器学习项目。
根据这份文件()
TF与Tensorboard似乎支持GPU剖析。因此，我在我的木星笔记本中使用了相同的代码进行测试。
示例代码生成所产生的分析结果。但是，在结果文件中没有GPU跟踪信息。(只有CPU)
这是我的主要问题。
我使用两个RTX 2080 TI图形卡。
而且，他们在运行代码时也在工作。
示例代码不使用MirroredStrategy。所以，我可以看到他们中的一个在跑。
一开始我以为坦索卡是问题所在。但是，我很快意识到TF不会生成GPU跟踪信息。
上面的图像是生成的文件(local.trace)。没有GPU数据。
浏览 2提问于2019-12-22得票数 1
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我使用的是用Tensorflow1实现的其他代码(Code Link)。我想在Tensorflow2中运行这段代码，但是我得到了这个错误： mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("mnist")
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'contrib' 我使用以下指令升级了这段代码： !tf_upgrade_v2 \
--infile /research/dept8/gds/anafees/MyTest.py \
浏览 20提问于2021-03-26得票数 0
我以前一直使用谷歌Colab和Jupyter notebook，为了通过TensorFlow认证，我不得不使用PyCharm。到目前为止，与Colab相同的tf.keras模型不能编译，不能加载mnist数据，并且tf.data.experimental.CsvDataset不能在PyCharm中工作。如果有人有用PyCharm做这些事情的例子，我一定会很感激。
浏览 0提问于2020-07-07得票数 0
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我已经用Google colab训练了一个更快的R-CNN模型，用于使用TensorFlow对象检测进行对象检测。但在测试视频时，google colab崩溃了，这就是为什么我决定在我的pc上测试，并安装了CUDA 10.0、Cudnn 7.6.5和TensorFlow-gpu = 1.15。但是测试速度非常慢，就好像它是在CPU上运行的一样。我在测试时收到这条消息，所以我猜它是在使用我的GPU (照片)。
有谁知道以更快的方式测试视频的解决方案吗？是CUDA还是我的GPU有问题？
谢谢
浏览 3提问于2021-07-29得票数 0
我的机器上没有GPU，因为tensorflow上的大多数性能推荐只提到了GPU，有人能证实吗？
tf.data.prefetch
tf.distribute.mirroredstrategy
tf.distribute.multiworkerstrategy
只能与多个GPU一起工作？我在我的PC上试过了，大多数功能都会减慢进程，而不是增加进程。因此，多CPU在这里没有好处吗？
浏览 1提问于2020-12-29得票数 0
我使用的是tensorflow V2.3，服务器有2个GPU。在MirroredStrategy中，我得到以下警告消息：
tensorflow:4 IndexedSlices不支持有效的allreduce
它对我的计算有什么影响？我要怎么做才能改善这种情况呢？我使用'nvtop‘来监视GPU，这两个GPU的工作速度接近100%。
浏览 3提问于2020-09-04得票数 0
我想把我的一些代码转移到tensorflow发行版上，并且正在学习colab上的教程。在运行时上请求tensorflow 2.x版后，官方示例代码不再有效。 你可以使用find the colab notebook here，我在最开始的地方添加了以下代码： try:
# %tensorflow_version only exists in Colab.
%tensorflow_version 2.x
except Exception:
pass 我只在colab上运行过代码，但我不认为它是特定的。如果您想尝试在本地tensorflow安装上重现该问题，则应使用相关代码： imp
浏览 21提问于2019-12-06得票数 1
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我正在使用低水平的Tensorflow API作为我的模型培训。当我说低级别时，这意味着我定义了图的tf.Session()对象，并在这个会话中对图进行了计算。
我想使用tf.distribute.MirroredStrategy()发布模型培训。
我可以使用tensorflow在文档中共享的示例在tensorflow顺序API上使用mirroredstrategy()。
但是我在使用镜像策略执行tf低级别代码时遇到了困难。
我尝试使用distribute.MirrorStrategy()，下面是资源利用的结果：
0 GeForce RTX 2080 Ti区48'C，40 %区1077
浏览 0提问于2021-06-06得票数 2
在TensorFlow https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs/blob/r2.0rc/site/en/r2/tutorials/quickstart/beginner.ipynb的https://www.tensorflow.org/beta/tutorials/quickstart/beginner上运行“初学者Colab 2.0入门”运行得很好，只需要几秒钟。生成的输出为： ? 但我想在本地运行它。我从笔记本中提取了python代码。启动时，输出看起来不像预期的那样(退格键有问题吗？)ETA (预计到达时
浏览 11提问于2019-09-24得票数 0
我有一台运行Ubuntu 19.10的笔记本电脑。它不是最好的，所以处理器也不是最好的，它也没有avx。 我在Google Colab中训练了一个计算机视觉模型，现在我想在我的pc上使用这个模型，因为我想使用我的摄像头，而我真的不想在Colab中激活我的摄像头。 如何在计算机上安装Tensorflow？ 编辑 即使版本低于1.6也不能工作，它仍然会抛出Illegal instruction (core dumped)。
浏览 24提问于2020-07-10得票数 0
我正在colab上执行下面提到的代码。
from tensorflow.keras_applications.imagenet_utils import _obtain_input_shape
_obtain_input_shape是在几天前成功导入的，但现在它给了我以下错误。
'tensorflow.keras_applications' ModuleNotFoundError:没有名为的模块
Colab使用的是keras版本2.4.3和tensorflow版本2.3.0。
所以我把上面的代码改为
from tensorflow.keras.applications.imag
浏览 10提问于2020-08-07得票数 1
1回答
我在Colab上运行python-tensorflow-keras jupyter笔记本，在Caltech-256图像上训练CNN。使用wget将数据从Caltech站点直接加载到Colab区域，并且从不出现在我的PC上。notebook包括Tensorboard和一些回调。显然，当我第一次将笔记本上传到Colab时，这将占用一些互联网带宽。我预计剩下的时间应该会有很少的流量-只有足够在每个时代结束时(每600秒)更新我的屏幕，或者当我点击它时。然而，实际上有相当多的流量-足以对我房子里的其他人产生重大影响。我认为问题出在我们的上传速度(即数据从我的PC到Colab)。我正在使用Firefo
浏览 14提问于2020-04-30得票数 0
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我正在使用Tensorflow模型的动物园目标检测。SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320是我用来训练我的模型的型号。一切顺利，我的模特开始训练，但我收到了一些奇怪的信息。我不知道为什么这个味精会出现。
我认为我一半的模型是关于GPU的训练，然后它是切换到CPU，但我不确定。
这里是正在出现的消息.
tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1525]创建了设备/作业:localhost/ ：0/：0/：0带9971 MB内存：->设备: 0，NVIDIA GeForce RTX 3060，pci总线id:
浏览 1提问于2022-01-30得票数 0
我在Colab和本地(终端中的python3)上运行相同的代码，得到了非常不同的结果。
import pandas as pd
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model('./my_saved_model')
inputs = pd.read_csv('./inputs.csv', index_col=0)
print(model.predict(inputs))
'./inputs.csv‘是一个包含输入数据的单行熊猫数据
'./my_saved_ model‘
浏览 1提问于2021-12-03得票数 0
我试图使用MirroredStrategy来适应我的顺序模型使用两个泰坦Xp GPU。我在ubuntu16.04上使用tensorflow 2.0 alpha。
我成功地运行了tensorflow文档中的代码片段：
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf
mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with mirrored_strategy.scope(
浏览 19提问于2019-06-05得票数 8
1回答
我试图在自定义数据集上训练VGGNET模型，我已经在colab上试验了这个模型，但是现在我需要在本地机器上运行相同的代码。
我尝试用Tensorflow GPU 1.15和CUDA 10.0运行代码(我正在使用的colab有Tensorflow GPU 1.15和CUDA 10.0)，但是代码给出了这个错误
...
(0) Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning l
浏览 2提问于2020-03-18得票数 0
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我有一个在colab上使用Tensorflow 2.0运行的代码，现在我正在尝试使用Tensorflow 1.14在GPU上运行它，但遇到了几个错误。有没有简单的方法可以升级到tensorflow 2.0，或者更好的方法是修改代码并使其在当前版本上工作？
浏览 25提问于2020-12-08得票数 0
我遵循Tensorflow的例子：
但是，当在模型上调用fit()时，它会出现以下错误：
InvalidArgumentError: StringToNumberOp could not correctly convert string:
[[{{node StringToNumber_1}}]]
[[IteratorGetNext]] [Op:__inference_train_function_2480]
我已经将它隔离到了BatchDataset迭代器，它在某个时候失败了。为什么这个失败与上述错误时，根据本教程，它应该工作。我使用的是Tensorflow 2.7.
浏览 26提问于2022-01-28得票数 1
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我在google colab虚拟笔记本上使用tensorflow apis。我想要查看我的colab虚拟机的设备映射。
正如tensorflow开发人员指南中所提到的，我可以设置标志(log_device_placement=True)来启用日志记录。
下面是我在colab笔记本上运行的代码-
import tensorflow as tf
# Creates a graph.
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.
浏览 3提问于2018-11-17得票数 2
在学习TensorFlow2.0并尝试各种结构时，我遇到了SeparableConv2D。我试图重新创建一个使用可分离层而不是标准卷积层的VGG块的简单堆栈，但每次我尝试添加额外的可分离卷积时，Colab都会抛出错误。下面是第一段代码： model = models.Sequential()
model.add(layers.SeparableConv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3))
model.add(layers.SeparableConv2D(64, (3, 3), activation
浏览 19提问于2020-04-21得票数 0
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我没有在Tensorflow的经验，最近开始研究NLP。遇到了基于文件的变压器的Tensorflow实现。
包有一个快速启动部分，其中有一个colab链接
快速入门
解释T2T并在浏览器中运行，使用来自谷歌的免费VM，不需要安装。
我想要运行这个，它会产生错误
ValueError: Tensorflow 1 is unsupported in Colab.
Your notebook should be updated to use Tensorflow 2.
See the guide at https://www.tensorflow.org/guide/migrate#mig
浏览 34提问于2022-08-26得票数 1
当我试图从Colab上的TFHub运行bertseq2seq时，我得到了这个错误。请帮助解决此错误。(我正在尝试colab，因为我已经在我的机器上使用了TF2，不想因为降级或使用并行TF1而把事情搞糟。如果成功，我将尝试在服务器上安装TF1 ) %tensorflow_version 1.x
import tensorflow.compat.v1 as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text
#### Sentence Fusion #########
text_generator = hub.Module(
浏览 44提问于2021-04-07得票数 0
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我正在跟踪Tensorflow笔记本的几个射击学习( )
在它中，我看到它们正在使用colab_utils.annotate()对图像进行注释。我无法理解他们使用的注释格式(比如YOLO或COCO格式)。另一个问题是，在绘制边界框时，我们不能指定类，我必须记住注释不同图像和类的顺序，以便以后可以通过代码添加它们。
如果有人能告诉我这种格式是什么，那么我就可以在本地的PC上注释图像，而不是在COLAB上注释，这样可以节省很多时间。
任何帮助都将不胜感激。问候
浏览 3提问于2020-11-03得票数 4
回答已采纳
我使用Google Colab in Free版本来运行我的Tensorflow代码。12小时后，它会给出错误消息：“由于Colab中的使用限制，您当前无法连接到GPU。”我申请了“出厂重置运行时”再次使用GPU，但它不工作。此外，我终止了所有会话并重新启动，但此过程也没有给出任何解决方案。有没有办法在Google Colab免费版上再次使用GPU？谢谢。
浏览 5提问于2020-04-10得票数 15
1回答
我正在为tensorflow估值器运行gcp平台上的培训工作，使用--python-version 3.7和--runtime-version 2.1的镜像分发策略。
我在下面提供必要的代码片段：
SESS_CONFIG = tf.compat.v1.ConfigProto(
allow_soft_placement=True,
log_device_placement=False,
intra_op_parallelism_threads=0,
gpu_options=tf.compat.v1.GPUOptions(force_gpu_compatible=T
浏览 9提问于2020-05-15得票数 0
编写了自定义代码(而不是使用TensorFlow中提供的股票示例脚本)：no
操作系统平台和发行版(例如LinuxUbuntu16.04)：Windows 10 x64
从(源或二进制)安装的TensorFlow ：二进制
TensorFlow版本(使用下面的命令)：1.8.0
Python版本：3.6
Bazel版本(如果从源代码编译)：-
GCC/编译器版本(如果从源代码编译)：-
CUDA/cuDNN版本：9.0
GPU模型和内存：3.5
用于复制：simple_tfkeras_example.py的精确命令
我想使用MirroredStr
浏览 2提问于2018-06-05得票数 5
我实现了RNN的本地版本和RNN的Colab TPU版本(代码如下)。当我执行Colab TPU版本(下面的代码)时，训练速度非常慢，就像我在笔记本电脑的CPU上运行的本地版本一样。 Colab TPU是否支持RNN网络？ 我是不是漏掉了什么？ import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClu
浏览 12提问于2020-08-25得票数 1
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我得到了错误"NotFoundError: No！“，该架构是基于较早版本的tensorflow (前2.0.0版本)开发的，运行在Colab上。现在，Google已经更新了Tensorflow (后2.0.0版本)和Keras的版本。
在这里提出的问题之后，我将Tensorflow降级为1.15.0：，我使用这个命令将Tensorflow降级：
!pip install tensorflow==1.15.0
import tensorflow as tf
不过，我在导入Keras时遇到了问题。
浏览 1提问于2020-09-11得票数 0
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1回答
当我选择GPU后在colab笔记本上运行代码时，我会收到一条消息：“您连接到GPU运行时，但不使用GPU”。现在我知道以前也有人问过类似的问题，但我仍然不明白为什么。我在一个数据集上运行PCA，进行数百次迭代，进行多次试验。在没有GPU的情况下，只要在我的笔记本电脑上运行，它所需的时间就可以超过12个小时，从而导致colab上的超时。colab的GPU仅限于像tensorflow这样的机器学习库吗？有没有办法解决这个问题，这样我就可以利用GPU来加速我的分析了吗？
浏览 0提问于2020-07-11得票数 1
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我正在尝试使用经过训练的多类分类模型(从colab中训练和保存的模型)到Raspberry pi 4中。
在colab：
import sys
print(sys.version)
打印3.7.14 (default, Sep 8 2022, 00:06:44) [GCC 7.5.0]。类似地，
import tensorflow
import numpy
print('tensorflow_version',tensorflow.__version__)
print('numpy_version',numpy.__version__)
版画
tensorf
浏览 14提问于2022-09-21得票数 0
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我正尝试在colab之外的本地运行"First steps with Tensorflow“。不太熟悉colab，所以我不知道如何访问“dataframe”，如"california_housing_dataframe“等。显然colab”知道“如何访问示例中的dataframe，但我正尝试在本地系统上运行该练习。 谢谢
浏览 11提问于2019-06-05得票数 0
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我遵循本教程()从Colab，并运行在我自己的Windows机器。
调试脚本时，它会抛出此错误> The size of the train_data (0) couldn't be smaller than batch_size (4). To solve this problem, set the batch_size smaller or increase the size of the train_data.
在我的代码片段上
model = object_detector.create(train_data, model_spec=spec, batch_size=4,
浏览 5提问于2022-02-26得票数 1
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我知道在任何意义上这并不是机器学习的推荐设置，但我想使用我所拥有的。
作为一个专家，我已经被告知，tf-gpu应该与任何设备支持的库达。
当我跑步时：
from numba import cuda
cuda.detect()
我得到：
Found 1 CUDA devices
id 0 b'GeForce MX130' [SUPPORTED]
compute capability: 5.0
pci device
浏览 6提问于2020-06-19得票数 1
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我在处理多gpu服务器上神经网络的训练。我使用的是来自MirroredStrategy 2.1的TensorFlow API，我感到很困惑。
我有8个GPU (Nvidia V100 32 GPUs )
我指定的批处理大小为32 (它是如何管理的？每个gpu会有一批32个样品吗？我是否应指定256为批号-32x8- ?)
何时和如何应用反向传播？我已经读过MirroredStrategy是同步的:它是否意味着在向前一步之后，所有批被分组成一批大小为32x8的批，然后应用反向传播？还是对每批32码的大小按顺序使用一次后支柱？
我真的很想确定我向服务器提交了什么样的实验，因为每个培
浏览 3提问于2020-09-07得票数 4
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我在colab上安装旧版本的tensorflow时遇到了问题。我在上尝试了建议的解决方案，但没有任何成功。有什么建议吗？
链接至colab：
浏览 14提问于2020-05-14得票数 0
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我已经编写了一个代码来计算Keras中自定义层中的Choquet池。在Colab链接到笔记本：，因为你可以在梯度计算的代码崩溃，精确地在函数custom_grad。这是不可能的，因为我将返回与前一层相同形状的0渐变。所以我有两个问题：
在Keras (或Tensorflow中)是一种计算层输入和输出之间的梯度的方法吗？
如果我已经通过了与前一层相同形状的张量，但填充了0，为什么代码不能工作？
谢谢你的关注，我在等你的帮助。提前感谢
浏览 1提问于2020-01-29得票数 0
我想在谷歌Colab中使用TensorFlow 1中的TensorBoard。我发现的教程似乎在TensorFlow 2上，而这些建议在TensorFlow 1上似乎不起作用。
似乎我需要一些与tf.summary.create_file_writer和tf.summary.scalar等效的工具。我尝试过tf.contrib.summary.create_file_writer和tf.contrib.summary.scalar，但它们似乎不起作用。
以下是我的问题的再现：
浏览 15提问于2020-02-29得票数 2
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我试图在同一台机器上的多个GPU上运行集线器版本。该模型在单个GPU上运行良好。
这是我的代码的结构：
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
print('Number of devices: {}'.format(strategy.num_replicas_in_sync)) # it prints 2 .. correct
if __name__ == "__main__":
with strategy.scope():
run()
在run()函数中，我读取数据，构建模型并对其进行拟
浏览 4提问于2020-03-08得票数 1
我想通过CPU上的内核分发我的自定义Keras模型的训练(我没有可用的CPU)。我的CPU是i7-7700，它有4个内核。然而，tensorflow仅检测到一个核心(编辑:添加了完整的控制台输出)： >>> import tensorflow as tf
2020-12-14 15:41:04.517355: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:59] Could not load dynamic library 'libcudart.so.10.1'; dlerror: l
浏览 147提问于2020-12-14得票数 3
我在tensorflow keras model.fit输出中看到以下消息。该模型使用具有2个GPU的MirroredStrategy进行分布式处理。谁能解释一下下面的信息是什么意思？ ?
浏览 66提问于2020-08-27得票数 0
为了从TensorFlow 1迁移到TensorFlow 2，我尝试执行以下步骤：。我可以在Google Colab中做到这一点，但我不能在我的笔记本电脑上做到这一点。
为此，我首先尝试在Powershell中运行以下命令(我在Windows上，我的工作目录也包含项目文件夹)：
tf_upgrade_v2 --intree project/ --outtree project2/ --reportfile report.txt
上面写着“'tf_upgrade_v2‘这个术语不被认可...”
然后，我从TensorFlow存储库下载了文件tf_upgrade_v2.py，并尝试运行以下
浏览 0提问于2019-10-28得票数 3
为了深入学习，我正在尝试tensorflow，但是为了GPU的支持，tensorflow需要Nvidia GPU，但是我有一个Radeon 560。有没有办法在码头集装箱中运行tensorflow GPU？我不能把我的头绕在码头上。除了使用Colab或Docker之外，还有其他的可能性吗？
浏览 2提问于2018-11-02得票数 0
回答已采纳
1回答
我在TensorFlow的中看到了一些使用Svelte的很酷的Colab UI。
如何在Colab中轻松设置和使用Svelte？
浏览 0提问于2019-12-04得票数 0
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