我看到很多使用MonitoredTrainingSession或tf.Estimator作为训练框架的示例。然而，不清楚为什么我会使用其中一个而不是其他。两者都可以使用SessionRunHooks进行配置。两者都与tf.data.Dataset迭代器集成，并可以提供训练/val数据集。我不确定一个设置的好处是什么。
浏览 15提问于2019-03-20得票数 1
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我正在用Tensorflow构造一个神经网络。我正在使用tf.layers模块。由于某些原因，在图形可视化中，我看到一个“报告未初始化变量”连接到我的图表的每个部分。这张图似乎很管用。我只是想了解这些节点的含义。我不确定这是否与我正在使用MonitoredTrainingSession的事
浏览 2提问于2017-06-29得票数 4
在Tensorflow中，我们可以使用Between-graph Replication构建和创建用于分布式培训的多个Tensorflow会话。MonitoredTrainingSession()协调多个Tensorflow会话，并且有一个用于恢复Tensorflow会话/图的MonitoredTrainingSession()参数checkpoint_dir现在我有以下问题：
我们通
浏览 3提问于2017-03-29得票数 6
我们需要使用分布式Tensorflow中的“图形间复制”来定义多个客户端(每个客户端创建和构建Tensorflow会话/图)。通常，客户端和工作进程在同一进程中，tf.train.MonitoredTrainingSession()协调这些Tensorflow会话。现在，如果每个客户端和工作进程不在同一进程中，并且我希望客户端使用grpc来远程驱动工作任
浏览 1提问于2017-03-30得票数 0
我正在编写的代码是。我在这里的目的是使用nvtx-plugins-tf为Nvidia GPU分析这段代码，以分析不同操作所需的时间。上面链接的代码将tf.session与tf.config一起使用，当我试图将tf.session调用修改为tf.train.MonitoredSession调用时，我无法让我的代码正常工作，并且它失败了我浏览了tensorflow</
浏览 6提问于2019-09-30得票数 0
我正在尝试遵循Tensorflow的对象检测教程，我自己的模型，但是我使用的代码与中的完全一样。
我在教程中做了一些修改，特别是使用运行时1.5，而不是教程中所说的1.2。当我尝试在Google Cloud ML上运行时，没有任何显式的错误(我可以看到)，但任务在没有训练的情况下很快退出。waiting for response from wor
浏览 4提问于2018-05-24得票数 2
我有不同的conda环境，不同的tensorflow和Py手电筒版本。在终端上调用python时，它们都没有问题。我也可以在Spyder中使用它们，或者在每个conda环境中单独安装Spyder，或者使用这里描述的“模块化方法”：。但是，每次使用spyder导入tensorflow的尝试都会在处理tensorflow 2.x时失
浏览 1提问于2021-05-06得票数 0
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我正在学习分布式Tensorflow，我实现了一个简单版本的In-graph replication代码，如下所示(task_parallel.py)：import loggingimport tensorflow as tf
PARAMETER_SERVER = "ps" # with sv.prepare_or
浏览 0提问于2017-03-27得票数 2
当我使用tf.estimator.Estimator时，它会在每个步骤中记录两行，如下所示：INFO:tensorflow:loss = 0.00026583532, step = 9376 (0.090 sec)
但是当我在LoggingTensorHook中单独使用tf.train.MonitoredTrainingSession时，每一步只有一行没有关于
浏览 1提问于2018-03-29得票数 2
我正在尝试限制MonitoredTrainingSession中的图形处理器内存分配。设置tf.GPUOptions的方法如下所示：How to prevent tensorflow from allocating the totality of a GPU memory?在MonitoredTrainingSession的情况下不起作用。tf.train.Scaffold(saver=tf.train.Saver(max_to_ke
浏览 9提问于2019-06-08得票数 1
我正在尝试通过检查点保存变量，以便为我的程序引入容错能力。我正试图通过使用MonitoredTrainingSession函数来实现这一点。以下是我的配置：
global_step = tf.Variable(10, trainable=False, name='global_step')tf.train.MonitoredSession(session_creator=ChiefSessionCreator,hooks=[saver_
浏览 353提问于2017-01-23得票数 8
看起来好像是MonitoredTrainingSession在做一些操作(日志记录？)在第一次调用.run(..)之前，这意味着当我这样做时：it =train_data.output_shapes)ne = it.get_next()
ts = tf.train.MonitoredTrainingSessiont
浏览 6提问于2017-08-30得票数 12
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我试图在Studio中运行一个TensorFlow估计器。这在过去是可行的，但是在保存了我的笔记本的html文件之后，该路径现在被附加到我提供的目录中，以便下载培训课程的输入数据。aws_estimator = TensorFlow( bucke
浏览 3提问于2021-11-22得票数 2
Tensorflow Keras模型和Tensorflow估计器都能够训练神经网络模型，并使用它们来预测新数据。它们都是建立在低级核心TensorFlow应用程序接口之上的高级API。那么我应该在什么时候使用一个而不是另一个呢？
浏览 6提问于2018-07-21得票数 59
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input_image =tf.keras.Input(shape=(无，无，3)，name=‘name_image’)
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:您必须为占位符张量'
浏览 1提问于2018-07-11得票数 3
我在一个会话环境中使用了Tensorflow中的cudnn_rnn模型，它们运行得很好。然而，当我尝试在分布式运行中使用cudnnLSTM时，Tensorflow会崩溃，运行时有一个PS主机和几个GPU工作人员。= None中设置MonitoredTrainingSession，但仍然得到相同的错误。我已经阅读了tensorflow/contrib&#x
浏览 4提问于2018-01-10得票数 0
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我对深入学习和TensorFlow相当陌生，在我所选课程的系列讲座中，他们介绍了使用TensorFlow的两种方法:使用估计器和使用会话。看来，估计器方法更容易理解和更简单，因为它类似于我使用sklearn分类器包所做的工作。有什么特别的理由，为什么一个人会
浏览 0提问于2018-09-12得票数 2
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我想建立一个分布式的tensorflow模型，但无法理解MonitoredTrainingSession和StopAtStepHook是如何交互的。在我完成这个设置之前： for i in range(total_batch-1): if myjob == "ps": elif
浏览 4提问于2017-03-23得票数 3
_decay()with tf.train.MonitoredTrainingSession(
checkpoint_dir=FLA
浏览 2提问于2017-12-29得票数 1
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我是TensorFlow的新手。我现在很想跟踪检查点的IO时间和带宽(最好是检查点训练过程中占用的IO时间的百分比)，检查点是由高级tf.train.MonitoredTrainingSession提供的内部检查点机制执行的，可以在初始化我正在考虑使用tf.train.CheckpointSaverListener (即使用before_save和</em
浏览 3提问于2018-07-07得票数 1
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