假设我在一个基于CPU的tensorflow上写了我的keras模型，训练和测试，现在我决定使用GPU，除了上面提到的4点，我应该改变我的代码编写方式吗？能在GPU上编译吗？或者我的keras代码
浏览 6提问于2019-07-25得票数 0
我的目标是在每个项目的基础上维护keras配置，例如，一个项目喜欢theano后端，另一个项目喜欢tensorflow后端。作为一个奖励，我想与其他相对无缝的开发人员共享这个配置。以下是一些想法：
keras配置可以由虚拟环境管理/在虚拟环境中管理吗？我应该使用像dotenv或autoenv这样的东西来管理一些共享环境配置(通过KERAS</
浏览 2提问于2017-09-29得票数 3
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我想在我的GPU上运行这个Keras模型，但是它运行在我的cpu上，我用Plaidml来使用我的 GPU，plaidml是正确设置的，它运行在其他的模型上--我想也许我是在</e
浏览 6提问于2021-12-05得票数 1
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我有一个简单的问题:当在启用GPU的情况下使用Google时，是所有的代码都已经在GPU上运行了，还是在代码中有一些我们必须更改的设置才能使其在GPU上运行？具体来说，如果我在Keras/TF中训练一个神经网络模型，我</
浏览 4提问于2022-03-25得票数 0
我正在设置我的计算机使用GPU运行DL，但是我找不到关于是否应该安装keras或keras-gpu的信息。目前，我使用tensorflow-gpu作为后端，在conda和keras上运行它。如果我将keras切换到keras</em
浏览 2提问于2018-10-25得票数 4
我想把一些数值转换成类别。我正在使用'keras‘包进行图像分类。当我使用to_categorical(训练)时，得到“错误: Python module tensorflow.python.keras未找到”。我已经将trainy <- c(0，0，0，0，1，1，1，1，1，1，1，1)转换为分类值。library(keras)trainy <- c(0,0,0,0,0,1,1,1,1,1)
trainLabels &l
浏览 31提问于2019-06-24得票数 2
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我有与CUDA兼容的GPU (Nvidia GeForce 1060)在我的系统中。在分析一个较大的数据集时，我经常要使用海运库的对图函数，它消耗了大量的时间。有没有办法在GPU上运行我的整个笔记本。我的意思是，除了海运，我</em
浏览 0提问于2019-05-16得票数 1
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我正在尝试使用google colab！此外，这在本地有效，只是在google colab上不起作用。
有什么想法吗？
浏览 0提问于2018-07-05得票数 0
我知道这是一个流行的问题，但到目前为止，没有一个解决方案对我有效。 我运行的是用tensorflow v1.13.1和keras v2.2.4编写的遗留代码。我无法修改代码以运行最新版本的tensorflow。由于keras现在已经合并到tensorflow中，我在通过pip安装tensorf
浏览 34提问于2021-10-08得票数 5
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我使用带有CPU选项的组合体(据说它更健壮)，但是现在我想尝试一下GPU版本。有方便的方式切换吗？还是我应该重新安装完整的Tensorflow？GPU版本可靠吗？
浏览 0提问于2016-08-30得票数 10
我有一个带有两个GPU的系统，并且正在使用带有Tensorflow后端的Keras。Gpu:0被分配给PyCUDA，它执行一个独特的操作，转发给Keras，并随批进行更改。因此，我希望在gpu:1上运行一个Keras模型，同时将gpu:0分配给PyCUDA。
有办法这样做吗？
浏览 0提问于2018-10-25得票数 0
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我试着遵循本教程：现在，我已经从GitHub下载了这个包，并创建了一个带有人工智能平台和存储桶的云环境。我正在将文件(使用建议的文件夹结构)上载到云存储桶(基本上是存储的根)，然后在云终端中尝试以下命令： --module-name但是
浏览 10提问于2020-01-21得票数 0
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使用Gensim提供的Word2vec和Doc2vec方法，他们有一个使用BLAS、ATLAS等来加速的分布式版本(details )。但是，它是否支持GPU模式？如果使用Gensim，可以让GPU正常工作吗？
浏览 131提问于2016-09-18得票数 20
我正在运行Keras的LSTM (而不是CuDNNLSTM)，但我注意到我的GPU正在加载。我需要反复辍学，所以我只能坚持LSTM。“正常”LSTM是由GPU辅助的吗？我认为CuDNNLSTM使用CUDNN (而LSTM不使用？)
类似地，正常的LSTM应该在GPU或CPU上运行得更快吗？
浏览 0提问于2019-01-27得票数 4
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我正在运行一个Keras模型，提交期限为36小时，如果我在cpu上训练我的模型将需要大约50小时，有办法在gpu上运行Keras吗？我正在使用Tensorflow后端，并在我的木星笔记本上运行它，没有安装anaconda。
浏览 15提问于2017-08-13得票数 163
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我是一个深入学习的新手，所以当我试图构建一个蒙面R-CNN模型来训练我的自定义数据集时，我收到了一个错误，内容如下：下面是我正在尝试实现的PYTHON代码
浏览 5提问于2020-12-20得票数 11
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我需要一些帮助来修复我的错误。我试图加载cifar10数据集，但由于互联网不稳定，第一次无法完全下载，随后在互联网稳定的情况下重新运行代码时出现以下错误：<ipython-input-16-9117078ebdb2> in <module>()
1 from keras.datasetsx_test, y_
浏览 0提问于2018-09-25得票数 1
我正在为Jupyter Notebook上的两个不同的应用程序训练Keras CNN模型。考虑到我想充分利用PC的资源，我可以在一台笔记本电脑和另一台使用CPU的笔记本电脑中使用Keras-GPU吗？我了解到Keras默认使用GPU --如果有的话--我可以强制Keras使用CPU，就像在中一
浏览 15提问于2019-11-06得票数 1
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在尝试使用keras.preprocessing.text.Tokenizer类时，我遇到了一个小问题。我最近安装了Tensorflow-GPU，在我尝试安装Keras之前一切都很好。问题是，它没有降级以前安装的Tensorflow-GPU版本.既然我试图运行python代码，什么都不会发生，下面是屏幕截图(注意:应该有一些打印
浏览 0提问于2018-10-10得票数 0
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