案例1环境: Google
我有一个由量化的量化模型，可以在不使用LPOT的情况下进行推理，因此我编写了以下推理代码==2.5.0 ，都会发生此错误，在显式设置os.environ['TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS'] = '1'时也不会解决。另一方面，当我在VS代码中使用Python 3.6.8 64-bit
浏览 18提问于2021-07-19得票数 0
我在一个流程中为多个模型提供服务，每个模型创建一个Tensorflow会话。假设有8个模型，因此创建了8个tf.session。我跟着Optimizing for CPU, Tuning_mkl_for_the_best_performance打开了MKL。我的机器有8个内核和2个线程。我将每个tf.session设置如下。KMP_BLOCKTIME=1;
KMP_AFFINITY='granularit
浏览 50提问于2019-09-11得票数 1
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CPU环境:英特尔(R)至强(R) Gold 6148 CPU @2.40 Gold 首先，我使用pip install tensorflow==1.12.0安装tensorflow，并下载tensorflow-benchmark运行1:export MKL_VERBOSE=0;export MKL_ENABLE_INSTRUCTIONS=AVX512;python tf_cnn_benchmarks.py --device=cpu --data_format=NHWC
浏览 110提问于2019-03-20得票数 2
在strip_pruning_vars之后，我检查了权重矩阵中的大多数元素都被成功修剪为0。然而，模型的性能并没有像我预期的那样提高。似乎需要额外的软件库或支持稀疏矩阵运算的硬件。有人告诉我，使用Intel-MKL库会很有帮助，但我不知道如何将其与Tensorflow集成。现在，我已经修剪了SqueezeNet的.pb文件。任何类型的帮助都将受到高度的感谢。
浏览 2提问于2019-04-05得票数 3
3回答
我已经看过很多关于在tensorflow中使用CPU的文档，然而，我没有GPU。我所拥有的是一个相当强大的CPU和一个5 5GB的英特尔数学内核，我希望这可以帮助我提高tensorflow的速度。谁知道我如何“让”tensorflow使用intel-mlk？
浏览 6提问于2016-09-25得票数 6
7回答
现在有没有办法在英特尔的GPU中使用TensorFlow？如果是，请指出正确的方向。如果没有，请让我知道哪个框架，如果有的话，(Keras，Theano等)，我可以使用我的英特尔公司XeonE3-1200 v3/4代核心处理器集成图形控制器。
浏览 0提问于2017-03-14得票数 39
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我正在使用Tensorflow的Anaconda发行版和MKL支持。from tensorflow.python.framework import test_util此代码打印True。然而，当我编译我的Keras模型时，我仍然得到
这不是我所期望的行为。
浏览 3提问于2018-12-30得票数 5
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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 -
浏览 7提问于2017-11-27得票数 1
我的问题是如何将Python3.5解释器嵌入到C++程序中，以接收来自C++的图像，并将其用作经过培训的tensorflow模型的输入。当我在python代码中导入tensorflow库时，我会得到一个错误(其他库可以正常工作)。Py_Finalize();}序数225不能位于动态链接库libiomp5md.dll中。好的
英特尔<
浏览 1提问于2017-09-13得票数 2
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我正在比较TensorFlow 2和NumPy中矩阵矩阵产品的单线程性能。分别对单精度(float32)和双精度(float64)进行了比较。但在TensorFlow中，只有单精度(float32)性能与MKL等效，而双精度(float64)性能则明显较慢。为什么当使用双精度数据时Tensorflow慢一些？time.perf_counter() end = time.perf_counter()
浏览 9提问于2022-01-16得票数 1
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如何更改NumPy和Miniconda使用的MKL (数学内核库)版本？
英特尔的MKL表现不佳，因为在AMD处理器上，MKL故意在非英特尔CPU上选择最慢的路径，在AMD处理器上“瘫痪”数字进程。我正在使用的Python (Python3.9.5)是由Miniconda发布的，NumPy是使用conda install numpy安装的。这与MKL版本2021.0.3一起安装了N
浏览 1提问于2021-08-28得票数 1
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我正在我的Anaconda环境中安装和使用textblob。我遵循的指示，我成功地安装了pip install -U textblob
英特尔MKL错误:操作系统无法运行%1. m
浏览 0提问于2019-11-06得票数 0
1回答
我试图找出在TensorFlow中(在单机执行环境中)运行多个经过预先训练的模型以进行推理的最佳方法。我读过几个关于这方面的问题，但我还是有点困惑。例如，让我们假设在两个不同的进程/线程中运行2个深网络。据我所知，我也可以这样做：
运行两个不同的会话，一个用于每个网络/
浏览 5提问于2017-11-27得票数 2
我在GPU上训练了我的NCHW模型，并保存了最佳状态。我现在想在CPU上进行推断，它显然只支持NHWC (我得到了一个提到这一点的错误)。我是否必须使用NHWC重新训练我的模型，或者有什么方法可以转换我的模型？
浏览 3提问于2020-09-01得票数 3
我从源文件中编译了tensorflow 1.3，并对该产品的性能感到不快。考虑到社区的评论，在CPU上计算时，numpy比tensorflow的优势从45%降低到35%。但是，两者之间的差别仍然很大。/usr/bin/env python3
import timeimport tensorflow as tf
print('
浏览 4提问于2017-09-13得票数 2
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我只有一个GPU (Titan X Pascal，12 GB VRAM)，我想在同一个GPU上并行训练多个模型。我尝试将我的模型封装在一个单独的python程序中(称为model.py)，并在model.py中包含代码以限制VRAM的使用(基于)。令人费解的是，当我尝试4个模型时，我收到了一个错误：
2017-09-10 13:27:43.714908: E tensorflow/stream_executor/c
浏览 4提问于2017-09-11得票数 11
我正在做一些量子计算的数值模拟，我希望找到一个大的厄米特矩阵(~2^14行/列)的特征向量
我在一台24核/48线程的XEON机器上运行。代码最初是在Qutip库的帮助下编写的。我发现包含的eigenstates()函数只使用我的机器上的一个线程，所以我正在尝试找到一种更快的方法来做到这一点。我尝试使用scipy.linalg、eig()和eigh()函数，以及scipy.sparse.linalg eig()和eigh()，但这两个函数似乎都比Qutip中内置的函数慢。我已经看到一些
浏览 34提问于2017-02-03得票数 4
1回答
刚刚安装了一台Windows，配备了两个64位英特尔至强X5680 3.33 GHz处理器(每个处理器6核)和12 GB内存。我一直在一些大型数据集上使用SAS，但它太慢了，所以我想设置R来进行并行处理。我希望能够执行矩阵运算，例如乘法和求逆。我的大多数数据不是很大，3-4 GB的范围，但一个文件大约是50 GB。自从我使用R已经有一段时间了，所以我在网络上四处寻找，包括CRAN HPC，看看有什么可用的。我认为foreach循环和bigmemory包将是适用的。我偶然发现了这个帖子：，里面有一些有趣的建议。我想知道是否有
浏览 3提问于2014-04-26得票数 2
我正在使用Tensorflow Keras模型来评估连续的传感器数据。我的模型输入由15个传感器数据帧组成。(processes = 4)res = p.apply_async(predictData, ([[iinput]],))现在，在调用
浏览 0提问于2018-10-18得票数 1
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
浏览 1提问于2017-03-30得票数 0
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