tensorflow -在大批量上运行优化器op
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow的核心是一个用于构建计算图的库，可以在大批量数据上高效地运行优化器op。
TensorFlow的优势包括：
- 强大的计算能力：TensorFlow支持并行计算和分布式计算，可以在多个CPU或GPU上高效地运行优化器op，加速模型训练和推理过程。
- 灵活的模型构建：TensorFlow提供了丰富的API和工具，可以轻松构建各种类型的机器学习模型，包括神经网络、决策树、支持向量机等。
- 大规模数据处理：TensorFlow支持处理大规模数据集，可以通过数据并行和模型并行的方式进行分布式训练，提高训练速度和模型的泛化能力。
- 生态系统丰富：TensorFlow拥有庞大的开发者社区和丰富的生态系统，有大量的开源模型和工具可供使用，可以快速构建和部署机器学习应用。
TensorFlow在各种领域都有广泛的应用场景，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。以下是一些腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以帮助您在腾讯云上使用TensorFlow：
- 腾讯云AI Lab：提供了基于TensorFlow的深度学习平台，可以快速搭建和训练模型。详情请参考：腾讯云AI Lab
- 腾讯云机器学习平台：提供了基于TensorFlow的机器学习平台，支持模型训练、模型管理和模型部署等功能。详情请参考：腾讯云机器学习平台
- 腾讯云GPU云服务器：提供了强大的GPU云服务器，可以加速TensorFlow模型的训练和推理过程。详情请参考：腾讯云GPU云服务器
总之，TensorFlow是一个功能强大的机器学习框架，可以在大批量数据上高效地运行优化器op。腾讯云提供了相关产品和服务，可以帮助用户快速构建和部署TensorFlow模型。
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我正在编写训练相对较大的RNN (128单元LSTM和一些附加层)的代码。主要的进程是在CPU上最大限度地使用内核，我想知道这是否正常，或者我是否可以优化它。在训练循环(session.run调用)中，它使用大约60-70%的GPU负载，而在一个内核上使用100%的CPU负载。请注意，数据采样工作已经在其他内核上并行完成，因此这只是模型参数的更新。这对于TensorFlow中的这类应用程序来说是正常的吗?或者当使用图形处理器的全部容量时，CPU负载应该低得多？
浏览 20提问于2017-03-17得票数 1
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
我计划运行一个非常大的递归网络(例如，2048x5)，是否可以在tensorflow中的一个GPU上定义一个层？如何实施该模型才能达到最佳的效率。据我所知，GPU或GPU-CPU-GPU之间的通信存在开销.
浏览 4提问于2016-03-30得票数 9
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2回答
我想在Tensorflow上为我的网络编写一个新的优化算法。我希望实现，它现在被排除在TF之外。我发现关于如何编写自定义优化器的文档很差，所以我询问是否有人可以给我任何建议。谢谢。
浏览 0提问于2016-07-18得票数 28
我目前正在致力于单一图像超分辨率，我已经设法冻结了一个现有的检查点文件，并将其转换为tensorflow lite。但是，当使用.tflite文件执行推理时，对一个图像进行采样所需的时间至少是使用.ckpt文件恢复模型时的4倍。
使用.ckpt文件进行推理使用session.run()，而使用.tflite文件进行推理则使用interpreter.invoke()。这两个操作都是在运行在典型PC上的Ubuntu18VM上完成的。
为了更好地了解这个问题，我所做的就是在一个独立的终端中运行top，以查看在执行这两个操作时的CPU利用率。.ckpt文件的利用率达到270%，而.tflite文件的利
浏览 0提问于2019-01-08得票数 18
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我想使用get_slot_names从tensorflow中的动量优化器中获得插槽的名称，因为它在tensorflow网页中解释为。我在我的代码中使用下面这一行来获取它们：
slots=tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate=1e-3, momentum=0.9,).get_slot_names()
我运行了我的图表，然后当我打印插槽时，它只返回一个空列表。任何帮助都将不胜感激。
顺便说一句，我的网络在最小化损失或其他方面工作得很好。另外，我也尝试过其他优化器，但它也有同样的问题。
我正在使用ubuntu 14中的tf 1.3。谢谢。
浏览 1提问于2017-08-27得票数 0
我编写了以下测试代码(大得多的代码的一部分)
import tensorflow as tf
update_boolean = [True, False, True, False, True, True]
with tf.Session() as sess:
op = tf.where(update_boolean, lambda: tf.train.AdamOptimizer(0.1), lambda: tf.no_op())
我得到以下错误
TypeError: Expected binary or unicode string, got <function <l
浏览 2提问于2017-03-06得票数 1
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我正在尝试使用：train = optimizer.minimize(loss)，但标准优化器不能与tf.float64一起使用。因此，我想将我的loss从tf.float64截断为仅tf.float32。
Traceback (most recent call last):
File "q4.py", line 85, in <module>
train = optimizer.minimize(loss)
File "/Library/Python/2.7/site-packages/tensorflow/python/training/
浏览 2提问于2016-03-01得票数 18
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我有一个ps任务服务器和两个worker任务服务器的分布式设置。每一个都在CPU上运行。我异步地运行了下面的示例，但它不能同步工作。我不确定我是否在代码中做错了什么：
import math
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# Flags for defining the tf.train.ClusterSpec
tf.app.flags.DEFINE_string("ps_hosts", "",
浏览 1提问于2017-07-19得票数 0
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1回答
不适用
、、
完整代码为
错误：
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-e6c5369957bc> in <module>()
55 print(feed_dict)
56 _ , loss_val = sess.run(tr_op,
---> 57
浏览 1提问于2018-05-18得票数 6
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我尝试在iOS上使用TensorFlow音频识别模型(my_frozen_graph.pb，在此处生成：)。
但是TensorFlow手机的tf_simple_example项目中的iOS代码NSString* network_path = FilePathForResourceName(@"my_frozen_graph", @"pb");会输出这个错误消息：Could not create TensorFlow Graph: Not found: Op type not registered 'DecodeWav'。
有人知道我怎么解决这个问
浏览 0提问于2017-12-19得票数 2
3回答
我正在从保存的模型加载，我希望能够重置tensorflow优化器，如Adam Optimizer。最理想的情况是：
sess.run([tf.initialize_variables(Adamopt)])
或
sess.run([Adamopt.reset])
我试着寻找答案，但还没有找到任何方法。下面是我发现的没有解决这个问题的东西：
我基本上只是想要一种方法来重置Adam Optimizer中的"slot“变量。
谢谢
浏览 33提问于2016-09-21得票数 8
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我对tf.nn.conv2d(...)的Tensorflow实现很好奇。要调用它，只需运行tf.nn.conv2d(...)。不过，我要去兔子洞看看它是在哪里执行的。代码如下(箭头表示它最终调用的函数)：
tf.nn.conv2d(...) -> tf.nn_ops.conv2d(...) -> tf.gen_nn_ops.conv2d(...) -> _op_def_lib.apply_op("Conv2D", ...) -> ?
我熟悉Tensorflow对LSTM的实现，以及在认为合适的情况下轻松地操作它们的能力。执行conv2d()计算的函数是用
浏览 2提问于2016-01-17得票数 16
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我正在尝试升级到tensorflow 1.0版本，但是我发现我无法复制我以前的输出，因为随机数生成器似乎不同。我需要能够复制我的结果，所以我总是把种子设定为一个恒定的值。
import tensorflow as tf
with tf.Graph().as_default():
tf.set_random_seed(1)
a = tf.get_variable('a', 1)
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
print
浏览 2提问于2017-03-27得票数 9
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4回答
让tensorflow模型服务器识别我的自定义操作的理想方法是什么？
我按照以下指南编写了一个自定义操作：
我可以通过调用tf.load_op_library来使用opp，但是当我尝试并运行tensorflow_model_server时
tensorflow_model_server --port=9000 \
--model_name=mymodel \
--model_base_path=/serving/mymodel
我得到以下关于无法找到我的opp的错误。
tensorflow_ser
浏览 5提问于2018-11-17得票数 2
我正在尝试在没有GPU支持的SLF6上运行tensorflow 1.13.1和Python 2.7。当我启动我的模型时，tensorflow似乎正在产生多个子进程，并并行运行我的模型，试图加载系统中的每个核心。虽然在大多数情况下，这可能是一个人想要的，但这不是我的情况。我只想在单核上运行我的模型。 我已经尝试设置了这些变量： export OMP_NUM_THREADS=1
export KMP_BLOCKTIME=0
export KMP_AFFINITY=granularity=fine,verbose,compact,1,0 在不同的组合中，但无法实现单核运行。 有没有办法在“哑巴”单
浏览 32提问于2019-05-07得票数 0
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2回答
我试图使用VS 2017在Windows上构建Tensorflow 1.14，并启用了LTCG (链接时间代码生成)。我在建筑的半路上撞到了这架飞机：
external/bazel_tools/tools/def_parser/def_parser.exe bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflow/contrib/layers/python/ops/_sparse_feature_cross_op.so.gen.def _sparse_feature_cross_op.so @bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflo
浏览 0提问于2019-07-17得票数 1
1回答
，我读过一些tensorflow实现的样式转换。具体地说，它定义了损耗，然后对其进行优化。在一个损失函数中，它说：`
def sum_style_losses(sess, net, style_imgs):
total_style_loss = 0.
weights = args.style_imgs_weights
for img, img_weight in zip(style_imgs, weights):
sess.run(net['input'].assign(img))
style_loss = 0.
for layer, wei
浏览 0提问于2017-05-17得票数 1
我正尝试在我的深度学习项目中使用TensorFlow。
当我使用动量梯度下降时，如何设置权重成本强度？
(此中的λ。)
浏览 3提问于2016-01-25得票数 5
我对TensorFlow的内部结构相当陌生。为了理解TensorFlow的AdamOptimizer实现，我在TensorBoard中检查了相应的子图。这里似乎有一个名为name + '_1'的重复子图，默认情况下是name='Adam'。
下面的MWE生成下面的图表。(注意到我已经扩展了x 节点！)
import tensorflow as tf
tf.reset_default_graph()
x = tf.Variable(1.0, name='x')
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-1, n
浏览 6提问于2019-03-15得票数 10
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我做了一个新的操作，我想将它与AdamOptimizer一起使用。我按照的指令为它创建了一个梯度，并将它添加到优化器的var_list中，但是Tensorflow说我的变量没有处理器。
优化器中是否支持Tensorflow自定义操作？优化器类允许我创建一个新处理器，还是必须重写compute_gradients的一部分？
此外，如信托基金文件所述，自动区分意味着什么：
要使新的操作系统自动微分工作，您必须注册一个梯度函数，该函数计算相对于ops的输入相对于ops输出的渐变。
谢谢!
浏览 3提问于2017-07-25得票数 0
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
我尝试在Tensorflow隐私中运行mnist_dpsgd_tutorial.py，并检查渐变的维数。我认为梯度是用dp_optimizer计算的。有没有检查和操作梯度的方法？
浏览 4提问于2022-03-03得票数 0
我正在尝试为android开发tensorflow。我想在安卓上使用DecodeJpeg操作系统。因此，我添加了一个名为decode_image_op.cc的文件，在该文件中它被声明为构建文件。
这是我运行的构建tensorflow的命令
bazel build -c opt //tensorflow/contrib/android:libtensorflow_inference.so --crosstool_top=//external:android/crosstool --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain --c
浏览 0提问于2018-03-21得票数 4
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在TensorFlow <2中，可以使用tf.keras.backend.function简洁地实现DDPG参与者的培训功能如下：
critic_output = self.critic([self.actor(state_input), state_input])
actor_updates = self.optimizer_actor.get_updates(params=self.actor.trainable_weights,
loss=-tf.keras.backend.mean(
浏览 5提问于2019-02-24得票数 4
在Caffe中，我们有一个decay_ratio，通常设置为0.0005。然后，所有可训练参数，例如FC6中的W矩阵，在我们对其应用梯度后将衰减为:W=W* (1 - 0.0005)。
我看了许多教程tensorflow代码，但没有看到人们如何实现这种权重衰减来防止数值问题(非常大的绝对值)
根据我的经验，我经常在训练过程中遇到10万次迭代后的数值问题。
我也在stackoverflow上讨论了相关的问题，例如，然而，解决方案似乎与在Caffe中实现的略有不同。
有没有人有类似的担忧？谢谢。
浏览 1提问于2016-08-11得票数 5
我正在使用中的TensorFlow (带有19.01Nvidia TensorFlow Docker映像)执行TensorFlow。我有一个Nvidia 2070显卡，当我尝试运行一个更新版本的TensorFlow对接映像时，我已经摆脱了内存错误(例如19.08)。因此，我决定，也许是时候考虑使用16位精度而不是32位来存储VGG19 CNN的参数。
当我建造我的机器时，我的初步研究让我相信，从32切换到16是一件轻而易举的事情，但这不是我的经验，因为我正在积极地尝试着实现这一转变。
这就是我所做的：
我设置了tf.keras.backend.set_floatx('float16
浏览 0提问于2019-09-12得票数 0
使用bazel test命令运行TensorFlow测试时，我可以看到一些测试由于断言错误(与预期公差略有偏差)而失败，使用-c dbg运行时通过，如下所示：
bazel test -c dbg //tensorflow/python:training_ops_test
然而，这是失败的：
bazel test -c opt //tensorflow/python:training_ops_test
bazel test //tensorflow/python:training_ops_test
因此，根据Bazel，--compilation_mode [-c]可以是fastbuild、db
浏览 13提问于2017-08-03得票数 1
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我有一个标准的实验循环，如下所示：
cross_entropy_target = tf.reduce_mean(tf.reduce_mean(tf.square(target_pred - target)))
cost = cross_entropy_target
opt_target = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.00001).minimize(cost)
for epoch in range(num_epochs):
for mini_batch in range(num_samples / batch_size):
浏览 4提问于2016-10-04得票数 0
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1回答
我想在Tensorflow中对预先训练好的深度神经网络进行部分微调(例如，加载所有层的权重，但只更新更高层的权重)。
Tensorflow中是否有任何方法允许选择应该更改的变量和应该保持不变的变量？
提前谢谢你！
浏览 15提问于2016-08-04得票数 3
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4回答
考虑以下tensorflow代码片段：
import time
import numpy as np
import tensorflow as tf
def fn(i):
# do some junk work
for _ in range(100):
i ** 2
return i
n = 1000
n_jobs = 8
stuff = np.arange(1, n + 1)
eager = False
t0 = time.time()
if eager:
tf.enable_eager_execution()
res = tf.map_f
浏览 4提问于2018-10-12得票数 4
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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
我正在尝试tensorflow中的一些简单模型，包括一个看起来非常类似于第一个的模型，但是它的维度稍微大一些。我可以使用梯度下降优化没有问题，获得足够好的收敛性。当我尝试使用ADAM优化器时，会得到如下错误：
tensorflow.python.framework.errors.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value Variable_21/Adam
[[Node: Adam_2/update_Variable_21/ApplyAdam = ApplyAdam[T=DT_FLOAT, use_loc
浏览 6提问于2015-11-18得票数 51
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我正在为运行在和TensorFlow上的TensorFlow (r1.0)创建新的操作系统( x86 )。
在TensorFlow上运行ARMv7需要做一些小的代码修改，但是本指南对有很大帮助。
但我注意到，自定义操作不适用于我的ARMv7安装 of TensorFlow。
例如，当我在ARMv7上的Python脚本中测试我的自定义操作时：
import tensorflow as tf
_custom_op_module = tf.load_op_library('custom_op.so')
custom_op = _custom_op_module.add_stub
我得
浏览 2提问于2017-02-27得票数 2
环境: Tensorflow 2.4、Intel-Tensorflow 2.4
据我所知，pb格式的Tensorflow模型可以在ML.NET上加载。
但是，我使用的是利用英特尔优化的Tensorflow ()的量化包LPOT ()。尽管英特尔- Tensorflow是基于Tensorflow构建的，但它使用了一些量化的Op，该Op在Tensorflow上没有注册的OpKernel (例如：'QuantizedMatmulWithBiasAndDequantize‘在TF上已弃用)。因此，如果不安装Intel-Tensorflow，量化模型将无法在原生Tensorflow环境下运行。
浏览 13提问于2021-07-09得票数 0
1回答
我猜tensorflow默认使用单核(当我不使用“协调器”时)，因为tensorflow是python库。
然而，当我在Mac上看到使用默认设置运行tensorflow代码的活动监视器时，Python3.6的$CPU大于100%，线程数大于10。
tensorflow默认使用多核吗？
浏览 0提问于2017-11-14得票数 2
2回答
我观察到，在我的机器上，tensorflow中的SVD运行速度比在numpy中慢得多。我有GTX 1080 GPU，并且期望SVD至少和使用CPU (numpy)运行代码的速度一样快。
环境信息
操作系统
lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 16.10
Release: 16.10
Codename: yakkety
已安装的CUDA和cuDNN版本：
ls -l /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcud*
-rw-
浏览 10提问于2017-09-21得票数 1
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1回答
我正在尝试使用this question和this question as well中详细介绍的RProp优化器来训练模型。 我从this Github repository下载了rprop.py脚本，并将其添加到C:\mini\envs\aiml3\Lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\optimizer_v2上的Keras/tf代码库中。 在我的R脚本(在RStudio中运行)中，我运行以下命令来创建模型： model <- keras_model_sequential() %>%
layer_dense(units
浏览 18提问于2020-07-20得票数 1
在tensorflow中，是否可以在使用sess.run()执行的程序部分中使用步骤号(例如，通过提供它，例如通过feed_dict
浏览 2提问于2016-12-13得票数 0
在最近升级了我的TensorFlow版本之后，我遇到了无法解决的错误：
Traceback (most recent call last):
File "cross_train.py", line 177, in <module>
train_network(use_gpu=True)
File "cross_train.py", line 46, in train_network
with tf.control_dependencies([s_opt.apply_gradients(s_grads), s_increment
浏览 0提问于2017-05-02得票数 4
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1回答
我正在为2048年的游戏编写一个人工智能。目前，我可以从浏览器中提取游戏状态，并将动作发送到游戏中，但我不知道如何将其与TensorFlow集成。这个项目的性质不利于训练数据，所以我想知道是否有可能通过游戏状态，让网络放弃移动，运行移动，重复直到游戏结束，然后让它进行训练吗？
浏览 2提问于2018-05-16得票数 2
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tensorflow告诉我，当我使用动量优化器时，变量的动量部分是未知的。当我使用gradientDescent优化器时，一切都很好。
下面是堆栈跟踪的相关部分：
tensorflow.python.framework.errors.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value fc3/biases/Momentum
[[Node: Momentum/update_fc3/biases/ApplyMomentum = ApplyMomentum[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@
浏览 0提问于2016-09-26得票数 0
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我昨天用外部库构建了一个新的Tensorflow op，但得到了错误。今天，当我出于某种原因运行相同的代码时，我得到了以下输出：
(vent)user@server:/dir/tensorflow/tensorflow/core/user_ops$ bazel build --config opt //tensorflow/core/user_ops:my_op.cc
INFO: Found 1 target...
INFO: Elapsed time: 1.493s, Critical Path: 0.01s
(vent)user@server:/dir/t
浏览 9提问于2017-07-04得票数 1
1回答
重量和偏差
self.weights = { "layer1":tensorflow.Variable(tensorflow.random_normal([self.state_size, self.neurons_layer_1])), "layer2":tensorflow.Variable(tensorflow.random_normal([self.neurons_layer_1, self.neurons_layer_2])), "layerOut":tensorflow.Variable(tensorflow.random_norma
浏览 2提问于2017-05-12得票数 1
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1回答
我想在Python3中的初始v3模型和TensorFlow中冻结这些层，除了前三个层之外，并修改这三个层的权重，以便能够重新初始化和重新训练网络的前三个层。
如果在初始模型中不能这样做，是否还有其他网络(在TensorFlow中)可以这样做？
浏览 0提问于2017-12-06得票数 2
我想在TensorFlow中构建分类器时，使用带有动量的梯度下降(跟踪以前的梯度)。
所以我不想使用tensorflow.train.GradientDescentOptimizer，但我想使用tensorflow.gradients来计算梯度，跟踪以前的梯度，并根据它们更新权重。
我如何在TensorFlow中做到这一点？
浏览 16提问于2016-08-26得票数 5
我正在尝试实现一个神经网络体系结构(自组织映射)，以便在GPU上执行。我正在探索这个任务的TensorFlow。
在TensorFlow中，我注意到您只需指定gpu作为在gpu上执行某些操作的设备，比如在 post中。看起来，并行操作的方式由TF决定，用户没有选择来做出优化决策。TensorFlow性能指南中的“GPU优化”部分也没有提到对并行化操作的显式控制。
我的问题是，我可以在TensorFlow中进行类似CUDA的优化吗？更详细地说，是否有可能定义哪些操作将被并行化(比如为并行操作定义CUDA内核)？
浏览 8提问于2018-01-08得票数 1
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我的问题与this和this one有关。我在Windows上使用PyCharm，Python3.7.8和Tensorflow 2.2.0： print (sys.version)
3.7.8 (tags/v3.7.8:4b47a5b6ba, Jun 28 2020, 08:53:46) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
print(tf.__version__)
2.2.0 当我运行本colab教程中的代码时： import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorfl
浏览 403提问于2020-07-16得票数 7
1回答
我正在学习TensorFlow (以及一般的深度学习)。我想知道什么时候我们需要将输入的训练数据分成几批？我们如何确定批量大小？有没有经验法则？谢谢!
浏览 12提问于2017-01-16得票数 0
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