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我在windows 10上的Python 3.7上获得了GTX 3090。我按照此处的说明使用conda安装了cuda、cudnn和tensorflow-gpu conda install tensorflow-gpu=2.3 tensorflow=2.3=mkl_py37h936c3e22021-04-01 10:09:38.147949: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:48
浏览 33提问于2021-04-01得票数 0
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然而，在每个时期结束时，即使用ETA: 0s，训练会停滞数十秒。作为参考，在大约25 of的数据集上(在解析特征的子集之前)，一个时期大约需要一分钟。我使用Nvidia Titan RTX图形处理器运行TensorFlow 2.3.1。这是预期的行为吗？也许是由于输入管道中的预处理？预处理是仅由CPU执行还是将其分流到GPU？谢谢!
浏览 18提问于2020-12-16得票数 0
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批处理大小为128/64/32的训练用于在几个时期后简单地清空GPU内存。然而，运行随机批处理训练实际上会使程序停留在第一个时期的0%。it/s]2019-06-18 18:04:58.581233: W T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\framework\allocator.cc:108-06-18 18:04:59.827425: W T:\src\github\tensorflow\<
浏览 351提问于2019-06-19得票数 0
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这是我用来测试tf准确性的最简单的问题。但是，它没有给我带来令人满意的结果。我有自己的模型，对于这样的问题，它们甚至不需要训练，因为误差已经是零了。我的理解/代码等有问题吗？它应该给出准确的答案，即.11, .06 (我的.net模型可以)model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [2]}));const xs = tf.
浏览 0提问于2018-09-11得票数 0
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我正在使用imagedatagenerator类对Keras (tensorflow2后端)中的模型进行批量培训。我注意到，当第二个时期开始时，损失值实际上比第一个时期结束时的值要小。我的意思是：
有人知道为什么会这样吗？
当处理所有批次时，keras是否再次更新权重？
浏览 16提问于2020-05-03得票数 1
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我正在将一个基本的MNIST模型训练程序从使用keras2.3.1移植到tf.keras (TensorFlow2.0)，并且看到了一些奇怪的行为。我的初始代码训练得很好，但是在更新我的导入之后，模型训练就陷入了困境。import Input, Densefrom tensorflow.keras.callbacks importModelCheckpoint
在训练的第一个时期之后-
浏览 3提问于2019-11-19得票数 0
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验证进度条在达到8k步时停止，例如： 75999/76000 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.4556 - acc: 0.840Epoch其余验证的输出不会显示在进度条中。 当我的生成器生成val_steps和train_steps时，或者当我像上面那样手动设置它们时，就会出现这个错误，所以问题不是我的生成器出了问题--我想。
浏览 42提问于2020-12-05得票数 1
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然而，我发现map函数在每个时期都会执行。有没有可能只在第一个时期执行map函数，而随后的时期直接使用第一个时期生成的转换？
浏览 23提问于2020-09-25得票数 0
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代码在我的本地机器上运行得很好，在同一个码头容器中，但是，当我使用aws sagemaker时，它会在第一个时期被卡住。
我正在使用Tensorflow 2实现提供的github代码
浏览 9提问于2022-02-19得票数 0
我试着训练我的tensorflow模型，但在第一个时期，它只说x/未知步骤。然后它就永远消失了。在尝试设置纪元和验证步骤之后，准确性并没有变得更好，而且经常出现1，这很奇怪。 提前谢谢。
浏览 31提问于2020-04-09得票数 0
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我目前正在使用Docker Tensorflow。启动工作，数据准备，构建模型等，但当第一个时期开始时，容器退出并返回代码139。在Docker文档中，我找不到这个退出代码的含义！
浏览 1提问于2018-12-07得票数 2
我一直在寻找写在张量流上的AlexNet模型，我找到的所有代码都已经使用了一些预先训练好的权重。
您是否知道是否存在在模型执行过程中构建权重的代码？谢谢。
浏览 1提问于2017-04-18得票数 0
我用tensorflow训练CNN与Nvidia Geforce 1060 (6G内存)，但我有一个OOM例外。
前两个时期训练过程良好，但在第三个时期得到了OOM例外。/python3.6/sitepackages/tensorflow/python/client/session.py"，第1327行，在返回fn(*args)文件"/anaconda3/lib/python3.6/si
浏览 2提问于2017-10-27得票数 8
我不能让我的电脑整天运行，为此，我需要在每个时期之后保存训练历史。例如，我已经在一天内训练了100个时期的模型，第二天，我想再训练50个时期。我需要生成整个150个时期的损失与时期和精度与时期图。有没有办法保存每个时期之后的训练历史(最有可能的是使用Callback)？我知道如何在训练结束后保存训练历史。我正在使用Tensorflow后端。
浏览 0提问于2018-05-02得票数 13
在tensorflow tutorial中，我看到数据集只是像这样打乱 AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNEds = ds.repeat() # ds is a dataset
ds = ds.shuffle(buffer_size=1000) 我假设从技术上讲，数据集在每个训练时期之后都会被消耗掉，并且应该重复输入到下一个时期的混洗缓冲区中。但是，为什么第一个</
浏览 63提问于2020-09-16得票数 0
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Keras在1个完成的时期后停止
、、、、
然而，模型在完成第一个时期后停止，并且不会继续完成所有五个时期。请帮帮忙。cifar10.load_data()
import matplotlib.pyplot as pltimport timefrom tensorflow import keras from tensorfl
浏览 11提问于2020-03-08得票数 2
我正在使用tensorflow构建一个神经协同过滤推荐模型，使用二进制交叉熵作为损失函数。当然，要预测的标签是二进制的。 在训练每个时期时，打印损失函数。我有一个for循环，它逐个时期地训练模型时期，然后在当前状态下使用模型来预测测试标签，并使用sci-kit学习的log_loss函数再次计算损失。我注意到tensorflow计算的损失(由loss :表示)始终高于sklearn计算的损失(由train_loss:表示)： ? 这是因为这两个函数涉及的数学略有不同吗？
浏览 38提问于2021-10-08得票数 0
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epochs=10, validation_data = validation_generator,tensorflow确保您的数据集或生成器至少可以生成steps_per_epoch * epochs批(在本例中为5000批)。在构建数据集时，可能需要使用repeat()函数。
浏览 2提问于2020-08-30得票数 0
我想使用Anaconda，TensorFlow 2.3，Keras 2.4.3 (CNN示例)来运行这个项目。操作系统为Windows 10。我使用Anaconda创建了一个包含TensorFlow (tensorflow-gpu没有帮助)，Keras，matplotlib，scikit-learn的环境。我试着在CPU上运行它，但它花费了很多时间(只有一个时期需要20分钟，而有35个时期)。
我需要使用GPU运行它，但是TensorFlow看不到我的GPU设备(GeF
浏览 0提问于2020-12-13得票数 1
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我最近开始尝试tensorflow，但有一件事我不太确定:如果我有一组训练数据，在它上训练N个时期的模型，然后使用model.save("Multi_stage_test.model")保存模型。在使用相同的训练数据和加载了model=load_model("Multi_stage_test.model")的先前训练的模型再次运行程序之后。我是继续训练模型(训练会话的1个时期是模型的N+1时期)还是重新训练模型(训练课程的1个时期
浏览 10提问于2019-02-17得票数 0
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