如何查看tensorflow构建配置？
要查看TensorFlow的构建配置，可以按照以下步骤进行操作：
- 打开终端或命令提示符窗口。
- 进入TensorFlow的安装目录。根据你的安装方式和操作系统的不同，TensorFlow的安装目录可能会有所不同。一般情况下，TensorFlow的安装目录位于Python的site-packages目录下，可以使用以下命令找到该目录：
- 在Linux或Mac上：
pip show tensorflow，然后查找Location字段。 - 在Windows上：
pip show tensorflow，然后查找Location字段。
- 在Linux或Mac上：
- 进入TensorFlow的安装目录后，你可以找到一个名为
tensorflow/tools的子目录。进入该目录。 - 在
tensorflow/tools目录下，你可以找到一个名为ci_build的子目录。进入该目录。 - 在
ci_build目录下，你可以找到一个名为builds的子目录。进入该目录。 - 在
builds目录下，你可以找到一些以日期命名的子目录，每个子目录对应一个构建版本。进入你想要查看配置的构建版本的子目录。 - 在构建版本的子目录下，你可以找到一个名为
CMakeCache.txt的文件。这个文件包含了TensorFlow的构建配置信息。 - 使用文本编辑器打开
CMakeCache.txt文件，你就可以查看TensorFlow的构建配置了。这个文件中包含了很多配置参数，例如编译器选项、库路径、特性开关等。
请注意，以上步骤是基于TensorFlow的源代码构建版本的情况。如果你使用的是预编译的TensorFlow版本，可能无法直接查看构建配置。在这种情况下，你可以尝试查看TensorFlow的文档或官方网站，寻找关于该版本的构建配置信息。
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请注意，以上链接仅为示例，实际使用时请根据具体需求和腾讯云的产品文档进行选择。
相关·内容
我正在尝试在Ubuntu上构建Tensorflow服务。我已经从源代码编译了Tensorflow和Tensorflow服务，没有错误，但当我运行：
bazel test -c opt tensorflow_serving/...
我得到以下错误：
//tensorflow_serving/model_servers:tensorflow_model_server_test
TIMEOUT in 315.1s
所有其他测试都通过了。
当我查看日志文件时，我只看到以下内容：
exec ${PAGER:-/usr/bin/less} "$0" || exit 1
我
浏览 0提问于2017-09-06得票数 8
我遇到了中讨论的GTX1080卡和nvidia-docker的“第一次运行速度减慢”问题。
我使用的是来自的TensorFlow构建和一个基于nvidia- docker的Ubuntu16.04基础镜像的自定义docker镜像。
如何让TensorFlow以编程方式加载(并构建JIT缓存) Dockerfile中所有注册的CUDA内核？(而不是使用TF_CUDA_COMPUTE_CAPABILITIES环境变量手动构建TensorFlow )
浏览 0提问于2016-11-09得票数 1
我试图分析tensorflow的op内核的预处理源。我尝试了以下命令行，该命令行是根据一般构建说明改编的：
bazel build --config=opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package --save_temps
它的构建是正确的，但是从文档中，我期待着-H / -S传递给编译器的另一个传递。我不确定是否发生了这种情况，但我在缓存文件夹中找不到任何文件的.i、.ii或.s文件，只有少数几个文件(我看到了用于swig的.i文件和用于boringssl和nsync的.s文件)，尽管我确实为python
浏览 2提问于2018-06-24得票数 1
回答已采纳
我正在安装Tensorflow的源代码，我遵循这个指南()。
Step1:安装Bazel：
wget "https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.24.1/bazel-0.24.1-installer-darwin-x86_64.sh"
chmod +x bazel-0.24.1-installer-darwin-x86_64.sh
./bazel-0.24.1-installer-darwin-x86_64.sh --user
步骤2:下载Tensorflow
git clone https://gith
浏览 4提问于2019-05-02得票数 0
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我试图在我的CPU支持的mac中使用Bazel运行tensorflow。
我运行了以下命令，
bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
它正在抛出以下错误
错误: /Users/Rocky/Downloads/Experiment/TensorFlow/tensorflow-master/tensorflow/core/BUILD:1323:1:没有这样的目标“//tensorflow/tools/git:gen/spec.json”：/Users/Rocky/Downloads/Exp
浏览 3提问于2017-03-21得票数 2
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我想将TensorFlow Lite构建为C API 静态库(LinuxDebianx64)。声明以下CMake工作流：
// get the sources
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git tensorflow_src
// create a build directory
mkdir tflite_build
cd tflite_build
// build the lib using CMake
cmake ../tensorflow_src/tensorflow/lite/c
cmake --build .
浏览 19提问于2022-03-18得票数 1
1回答
Ubuntu 17.10
GCC版本: 5.4
Bazel版本: 0.9.0
TensorFlow: r1.5
CUDA 8.0 / cuDNN 6/ GTX 1080 Ti
如何使巴泽尔利用gcc从源头上构建TensorFlow？
在构建时，它会遇到以下编译器错误：
error: 'errno' was not declared in this scope
while (nanosleep(&ts, &ts) != 0 && errno == EINTR) {}
设置--详细的失败标志，表明它没有使用/usr/bin/gcc-5或/us
浏览 0提问于2018-01-18得票数 1
在从源代码构建TensorFlow时，我们被要求设置--config=opt (默认情况下，这将启用gcc标志-march=native)，但在整个网络中，我看到很多人使用-c opt，但根据巴泽尔的文档，-c实际上是--compilation_mode的缩写，而不是--config！
令人困惑的是，--compilation_mode也以“opt”作为值，但我认为这只是巧合吗？有人能澄清-c opt和--config=opt在TensorFlow编译期间执行bazel build时的区别吗？
浏览 4提问于2017-09-20得票数 10
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我看到--copt=cuda用于在GPU上构建TensorFlow。我想知道是否有任何方法来指定一个计算兼容性号码？例如，我想为SM_50构建。
我在文件里没有找到明确的答案。有什么想法吗？
浏览 0提问于2019-01-19得票数 0
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我正在尝试用bazel 0.18.0构建tensorflow工具包
以下步骤是可以的
git clone https://github.com/tensorflow/tensoflow
bazel build --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel build --config=cuda //tensorflow/examples/label_image:label_image
直到尝试运行此命令行
bazel build --config=cuda //tensorflow/contrib/qu
浏览 0提问于2018-11-16得票数 0
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我已经成功地用bazel构建了tensorflow(v1.14.0) c++。我可以用g++构建tensorflow库。
我想在这段代码中包括其他库(如json)。所以我想知道如何用cmake构建下面的代码。
如何编写CMakeLists.txt？
我的目录如下。
< test.cpp代码>
#include "tensorflow/core/public/session.h
#include "tensorflow/core/platform/env.h
#include <iostream>
#include <chrono>
浏览 4提问于2020-12-14得票数 0
我试图用python 2.7在Ubuntu14.04LTS上构建tensorflow，没有GPU。当我在终端上运行下面的命令时，遵循这个
bazel build tensorflow/examples/image_retraining:retrain
它说，无法使用日志进行构建：
ERROR: /home/yuan/tensorflow_source/tensorflow/tensorflow/python/BUILD:1826:1: Linking of rule '//tensorflow/python:_pywrap_tensorflow.so' failed: gcc
浏览 1提问于2016-11-08得票数 0
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我正在尝试在High Sierra 10.13.6上使用TensorFlow，但是TensorFlow 1.8根本不能通过。所以我想构建一个更新版本的TensorFlow，但是网上没有发布关于构建比TensorFlow 1.8更新版本的TensorFlow的说明。 这是否意味着1.8以上的版本不能在Mac上使用？
浏览 15提问于2020-04-27得票数 0
3回答
我正在使用maven for Eclipse构建一个将在远程服务器上运行的jar。我的系统运行的是OS X，服务器运行的是CestOS。对于这个项目，我需要。Maven成功地解决了依赖关系，因此我能够在本地运行该项目。然而，在服务器上，我得到的错误是tensorflow库不在那里，因为默认情况下maven只包含macosx版本。如何在构建过程中强制maven将tensorflow的macosx版本替换为linux版本？
不同平台的TensorFlow java库可以在中找到。
另外，我已经尝试在pom中添加一个依赖项，系统范围指向jar。
浏览 1提问于2016-11-11得票数 6
我正在尝试使用bazel-buildfarm构建TensorFlow。我有一个服务器和一个使用 (请参阅examples/目录)上提供的示例配置的单工作进程设置。唯一的工人在一台72核的机器上。
我遇到的问题是，一旦我开始构建，尽管构建目标被成功地分派给工作程序，但工作程序并没有利用我的所有核心(甚至不是很接近)。在启动TensorFlow构建时，我尝试在客户机上显式设置--jobs=100，但无济于事。
有没有人知道如何让我的单个工作者充分利用可用的处理能力？这是否需要在worker配置文件中显式指定？
浏览 18提问于2020-02-28得票数 0
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按照官方说明，使用命令'pip install --ingore-installed -- upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.3.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl‘安装Python3.6的tensorflow-gpu。
https://www.tensorflow.org/install/install_linux
并且它看起来安装成功，如图所示
但在python中使用"import tensorflow“进行测试时，会出现
浏览 5提问于2017-10-16得票数 2
我使用以下命令构建tensorflow：
bazel build --config=opt //tensorflow:tensorflow_dll_import_lib
此目标在cmd中有一个选择：
genrule(
name = "tensorflow_dll_import_lib",
srcs = [":get_tensorflow_dll_import_lib"],
outs = ["tensorflow.lib"],
cmd = select({
"//tensorflow:wind
浏览 0提问于2019-07-10得票数 0
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我在Tensorflow模型服务器上观察到CPU的性能问题。与原始的Tensorflow模型推理相比，它的推理时间增加了一倍。两者都是用MKL构建的，只用于CPU。
复制代码：
Tensorflow MKL构建： bazel build --config=mkl -c opt --copt=-msse4.1 --copt=-msse4.2 --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-mfma --copt=-O3 //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
Tensorflow服务器MKL构建： bazel bui
浏览 7提问于2017-11-27得票数 1
我想构建一个对象检测模型，但不知道是使用tensorflow对象检测API还是使用TFLearn来构建model.Can。有人告诉我这两种方法的优缺点。
浏览 11提问于2018-10-08得票数 1
在Tensorflow的官方网站(https://www.tensorflow.org/install/source_windows)中，指定了Tensorflow的每个版本所需的构建工具bazel版本。 如何检查我的Windows10系统中是否安装了正确版本的bazel (在开始安装bazel之前)？ 当我在我的系统中设置Tensorflow时，我甚至需要担心这个问题吗？
浏览 61提问于2020-09-17得票数 0
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为构建使用TensorFlow图形的安卓应用程序提供了一个不错的基础，但我一直被困在如何将其重新用于不做图像分类的应用程序上。实际上，它从.pb文件加载到Inception图中，并使用它来运行推断(代码假定如此)，但我想要做的是(从.pb文件)加载我自己的图，并执行如何处理图的输入/输出的自定义实现。
讨论中的图表来自Udacity深度学习课程的，这是一个使用LSTM生成文本的RNN。(我已经将其冻结到一个.pb文件中。)然而，Android演示的代码是基于他们正在处理图像分类器的假设。到目前为止，我已经知道我需要更改传递给tensorflow.initializeTensorflow的参数值
浏览 0提问于2016-09-04得票数 5
4回答
我正在使用Python3.6和Tensorflow 2.0，并有一些Keras代码：
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam',loss='mean_squared_error',metrics=['accuracy'])
当我运行这段代码时，我得到了以下错误：
Keras需要Tens
浏览 9提问于2020-07-02得票数 9
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2回答
我正在本地PC上用bazel构建bazel，但正如预期的那样，这需要相当长的时间。问题是，我想在源代码中做我自己的贡献，所以不可能对我正在做的每一个小改动重新编译整个代码。我想将tensorflow用于我的自定义项目，因此我不能依赖/期望社区考虑我的任何问题。
我是否可以在bazel中使用某些目标，就像我在使用make一样
我可以访问一个相当好的GPU服务器，但我不知道tensorflow-bazel是否使用GPU资源来构建。有什么配置，我可以用GPU建设吗？
对于我申请的每一个小改动，重新编译tensorflow的最快方法是什么？
一般来说，独立贡献者是如何在tensor
浏览 2提问于2021-02-08得票数 1
在阅读了关于和的讨论后，我仍然对如何通过一些bear metal主机和AWS (如私有云(OpenNebular) )创建带有码头容器的Spark和TensorFlow集群感到困惑。
目前，我可以使用手动分发到不同主机的docker容器来构建静态TensorFlow集群。我只在熊金属主机上运行一个独立的火花。手动设置容器的mesos集群的方法可以在中找到。
由于我的资源有限，我想找到一种方法将docker容器部署到当前的混合基础设施中，以构建tensorflow或spark集群，这样我就可以在相同的资源上使用tensorflow或spark进行数据分析。
在使用mesos或kubernetes
浏览 2提问于2017-06-03得票数 0
我正在尝试创建我自己的使用TensorFlow的安卓应用程序。我之前构建了一个Android示例，但是这个Android项目嵌入在TensorFlow TensorFlow项目中，我想把我的项目放在文件系统上它自己的位置。因此，我已经开始使用bazel构建我的安卓应用程序，并以这种方式整合TensorFlow。
我从看上的bazel文档开始。它提到了运行bazel run //src/tools/generate_workspace来自动生成工作区和构建文件，以包含所有依赖bazel项目的所有依赖项。所以我运行了这个：
$ bazel run //src/tools/generate_work
浏览 0提问于2016-02-11得票数 3
我知道对于Tensorflow，如果我们没有将allow_growth设置为True，默认情况下，GPU内存将完全映射到程序，以避免内存碎片。然而，我正在构建一个多用户系统，它将支持多用户同时使用同一张卡。当然，我不希望图形处理器的内存完全分配，所以似乎allow_growth默认设置为True将很容易解决这个问题。
但是如何在Tensorflow之外创建默认的allow_growth = True呢？
浏览 1提问于2017-05-08得票数 4
我只是开始阅读Tensorflow的代码。我有一些使用其他框架的经验。
为了查看整个Tensorflow项目的依赖关系，我想使用bazel query打印依赖关系图。
bazel教程提供了一个简单的。
但当我这么做的时候
bazel query --nohost_deps --noimplicit_deps 'deps(//tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package)' --output graph
我收到错误：
Starting local Bazel server and connecting to it...
ERROR:
浏览 5提问于2019-03-16得票数 0
我从克隆了Tensorflow存储库
我将bazel构建系统配置为链接中的第5步
NDK版本21.3.6528147
SDK版30.0.3
我使用以下命令构建tensorflow
bazel build -c opt --config android_arm64 tensorflow/lite/delegates/gpu:delegate
有3个文件
/tensorflow_src/bazel-out/arm64-v8a-opt/bin/tensorflow/lite/delegates/gpu/libdelegate.a
/tensorflow_src/bazel-out/a
浏览 3提问于2021-02-07得票数 0
我正在使用bazel从源代码构建tensorflow，如下所述：https://www.tensorflow.org/install/install_sources
在安装文档之后，我成功地编译了以下内容：
bazel build -c opt --copt=-mavx --copt=-mavx2 --copt=-mfma --copt=-mfpmath=both \
--cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0"--config=cuda \
-k //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
接
浏览 5提问于2017-08-25得票数 4
回答已采纳
1回答
当我使用模型检查测试数据集上的mAP时，我得到了以下错误：
INFO:tensorflow:Restoring parameters from /home/aurora/workspaces/PycharmProjects/tensorflow/tensorflow_object_detection/outputs/model.ckpt-278075
INFO:tensorflow:Restoring parameters from /home/aurora/workspaces/PycharmProjects/tensorflow/tensorflow_object_detection/ou
浏览 0提问于2017-10-19得票数 0
我想做什么，
我是C++和bazel的新手，我想对tensorflow的卷积运算做一些改变，所以我决定我的第一步就是创建一个和它一样的运算。
我做了什么，
我从//tensorflow/core/kernels复制了conv_ops.cc，并更改了在new_conv_ops.cc中注册的操作系统的名称。我还更改了文件中函数的一些名称，以避免重复。这是我的构建
如您所见，我从//tensorflow/core/kernels/BUILD复制conv_ops的deps属性。然后使用"bazel //tensorflow/core/user_ops:newconvops.so“构建新op。
浏览 4提问于2016-07-13得票数 0
我已经使用tensorflow构建了word2vec模型，参考这里：
我的问题是，我如何找到某个单词的前n个相似的单词。我知道在gensim中，我可以保存并加载word2vec模型，然后使用model.most_similar来查找我在tensorflow中的want.but方式，甚至还有什么方法可以在tensorflow中保存模型，因为我发现我得到的只是一个嵌入向量，对吗？
浏览 1提问于2016-12-13得票数 0
我在 (在用//tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package构建它时由tensorflow使用)上注意到，有一些规则可以通过filegroup_external接口构建一些依赖关系，比如和。
为什么不像其他依赖关系那样从头构建它呢？
我之所以这样问是因为这种方法损害了可移植性，因为它需要列出每个试图构建tensorflow的平台的二进制文件(如果没有为您的平台做好二进制准备的时候，就更糟了)。
浏览 3提问于2017-06-07得票数 3
回答已采纳
1回答
我已经尝试这样做了一段时间了。我无法在我的本地机器上构建，所以我选择了Docker路线。我能够成功地使用docker image devel-gpu来构建Tensorflow。问题是它构建了最新和最好的(2.5)。我一直在寻找一种方法来构建一个更老的2.x版本，但没有成功。
你是如何使用docker构建TensorFlow 2.1的？
我似乎不再为包含要构建的源代码的各个版本制作docker图像。
浏览 3提问于2020-10-28得票数 2
我试图运行tensorflow与gpu支持，在一个码头上的虚拟机。我尝试过很多在线解决方案，包括：
commands:used 尝试了不同版本的tensorflow: 2.6，2.4，1.15，1.14从容器内部的源构建了tensorflow，基于本指南多次使用不同的bazel标志为2.6和1.14试图使GPU通过这些类型的nvidia停靠器而可见。
没有一个解决方案对我有用，下面是一些步骤：
我验证了驱动程序、cuda和cudnn工具包都安装在容器内，使用的是nvidia-smi和nvcc -V：
Python版本是：Python3.8.10
而tensorfl
浏览 37提问于2021-11-02得票数 2
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2回答
我找不到任何关于如何构建tensorflow分析器ui的内容，但是分析器ui的图像显示在快速入门部分()中。
浏览 2提问于2017-11-17得票数 4
上述模块并未内置到站点包中。我正在使用Python3.5，并遵循了网站上给出的所有步骤，从源代码开始构建。
我确实在网上搜索过，但没有找到明显的解决方案。
以下是在./configure过程中使用的配置
./configure
..................
You have bazel 0.5.2 installed.
Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/bin/python3
Found possible Python library paths:
/usr/lib/p
浏览 32提问于2017-07-21得票数 0
回答已采纳
信息
我从Keras构建了一个Tensorflow (TF)模型，并将其转换为Tensorflow-Lite (TFL)。
我在Android中构建了一个Android应用程序，并使用Java运行TFL模型
在Java应用程序中，我使用了TensorFlow (参见)和TensorFlow Lite (来自JCenter )，方法是将implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:+'包含在build.gradle依赖项下
推理时间不太长，所以现在我想在Android的NDK中使用TFL。
因此，我在Androi
浏览 4提问于2020-04-30得票数 7
回答已采纳
2回答
我使用tensorflow.keras脚本模式训练了一个SageMaker模型，如下所示：
import os
import sagemaker
from sagemaker.tensorflow import TensorFlow
estimator = TensorFlow(entry_point='train.py',
source_dir='src',
train_instance_type=train_instance_type,
浏览 0提问于2019-01-27得票数 2
回答已采纳
我在manage.openshift.com上创建了一个演示帐户，并创建了一个从python2.7映像开始的应用程序。
我已经推出了一个带有tensorflow依赖关系的requirements.txt，并启动了一个构建。
我在构建日志中发现了这个错误：
You are using pip version 7.1.0, however version 9.0.1 is available.
You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command.
Collecting pip==9.0.
浏览 3提问于2017-05-10得票数 0
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如何使用python将聊天历史记录存储为xml数据？
聊天机器人是使用tensorflow，tflearn构建的。
请一定要在这方面帮我。
浏览 10提问于2020-02-17得票数 0
我正在尝试为运行的安卓系统编译tensorflow-lite，但是构建过程由于这个错误而停止了：
/system/bin/linker: No such file or directory
我可以理解构建过程是如何工作的()，但是我不明白为什么需要这个'/system/bin/linker‘。此链接器不存在于SDK或NDK文件夹中，也不存在于主机的文件夹树中(我正在使用Linux进行构建过程)。
它看起来像Android文件结构的一部分，但构建过程不应该依赖于最终的系统结构。
我尝试构建的元素是'schema_fbs'，它使用扁平缓冲区(第三方依赖项)编译部分代码。我使
浏览 0提问于2018-06-04得票数 3
我试图在Windows上构建Tensorflow 2.0，以利用AVX2支持，因为“”中的默认包不包括AVX2支持。我正在按照这里的指南：
在许多失败的构建之后，在将环境变量设置为Visual 2017之后，我终于成功地构建了环境变量。从c:\tmp\tensorflow (花了9个小时完成)运行的最后命令是：
bazel build --config=opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package --define=no_tensorflow_py_deps=true
指令"“中的下一步是运行
bazel-bin\tensor
浏览 14提问于2019-10-11得票数 2
回答已采纳
我正在尝试从源代码构建tensorflow代码。我的目标是理解代码库，看看是否有我可以贡献的地方。为此，我从tensorflow码头外壳中克隆了tensorflow源树。当我运行./配置时，我得到了一个bazel版本错误，我通过升级到最新的bazel来修复这个错误。现在，在剩下的选项中，什么是最小的集合，可以在没有任何额外安装的情况下成功构建？当前正遇到一个ComputeCPP未找到的错误。如有任何建议，将不胜感激。蒂亚角( EmmaP )
浏览 1提问于2019-03-19得票数 0
回答已采纳
当我想构建一个支持CUDA的版本时，我在构建TF r2.3时遇到了问题。当我在没有CUDA的情况下配置CPU构建时，一切构建都很好。在打开CUDA支持的情况下，我得到了bash命令的错误地址(退出126)，如下所示。我使用的是windows 10和MSVC 2019 v16.6.5。我也使用python 3.6.8和Bazel 3.3.1。我在CUDAv10.2，cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32和CUDA10.1和cuDNN 7.4上都遇到过这个问题。在配置完项目后，我尝试使用以下命令进行构建。 bazel build --config=opt --def
浏览 7提问于2020-09-17得票数 6
回答已采纳
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：
我们通常使用tf.train.Saver()对象来通过saver.restore(...)恢复Tensorflow图。但是我们如何使用MonitoredTrainingSession()来恢复它们呢？
由于我
浏览 3提问于2017-03-29得票数 6
1回答
我从源代码构建Tensorflow，并通过bazel构建tensorflow/contrib/ Tensorboard :tensorboard构建tensorboard
构建过程已完成，但./bazel-bin/tensorflow或./bazel-bin/tensorflow/contrib中没有tensorboard文件夹
你知道如何找到二进制文件以便我可以运行./bazel-bin/tensorflow/contrib/tensorboard/tensorboard --logdir=path/ to /logs吗？
操作系统:Ubuntu16.04 Tensorflow for Py
浏览 1提问于2017-08-07得票数 2
Ubuntu 14.04，CUDA版本7.5.18，tensorflow夜间构建
在tensorflow中运行tf.nn.max_pool()操作时，我得到了以下错误：
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:286]加载了cudnn库: 5005，但源代码是针对4007编译的。如果使用二进制安装，请升级cudnn库以匹配。如果从源构建，请确保加载的库与您在编译配置期间指定的版本匹配。
without / using _executor/Stream.cc:577]试图使用StreamExecutor执行DNN操作而不支持DNN
回溯(最近
浏览 14提问于2016-06-06得票数 6
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1回答
这个问题相当直截了当，但没有得到真正的答案。
非常简单，我如何知道当我通过Keras在tensorflow中构建Sequential()模型时，它将使用我的GPU？
通常，在火炬，所以很容易使用‘设备’参数，可以通过nvidia-smi波动度验证。我在TF中构建模型时尝试过，但是nvidia显示所有GPU设备的使用率为0%。
浏览 1提问于2021-06-14得票数 0
1回答
我正在尝试将tensorflow项目导入CLion IDE (在Linux上)，以便可以运行各种cc测试，例如。
我按照的说明使用Bazel从源代码构建了tensorflow。现在，我正试图通过下面列出的步骤将bazel项目导入到CLion IDE中。
我无法选择.bazelproject类型的初始项目视图文件，因为它不存在于我的tensorflow目录中。
我是遗漏了什么，还是有其他方法可以在我的ide上运行tensorflow测试文件？
浏览 3提问于2018-08-08得票数 1
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