我正在执行几个折叠模型。每次折叠后，我想清除TPU内存，这样我就不会得到OOM错误。
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/distribute/tpu_strategy.py_container_strategy(), _real_mirrored_creator,
浏览 13提问于2021-07-29得票数 1
回答已采纳
我正在尝试建立一个使用TensorFlow的GAN，并想在TPU上训练它。然而，我得到了下面提到的错误：“确保插槽变量是在相同的策略范围下创建的。如果你是从作用域之外的检查点进行恢复，这可能会发生。”我是TensorFlow的新手。我的所有变量都是用tf.distribute.experimental.TPUStrategy创建的
浏览 8提问于2020-02-14得票数 2
我用了几天的CoLab专业版。我试图在CoLab专业版中使用TPU运行时来训练一个深度学习模型。但是Runtime在12小时的训练后会自动断开。我已经配置了70个时期用于训练，它在大约43 - 52个时期停止。我使用Keras/Tensorflow来开发我的模型。在过去的三天里，我正在训练相同
浏览 0提问于2021-06-17得票数 1
我已经创建了一个包含元素及其对应标签的TFRecord数据集文件。我想用它来训练使用免费TPU的Colab模型。我可以加载TFRecord文件，甚至运行迭代器来查看内容，但是，在时代开始之前，它会抛出以下错误： [[RemoteCall]]
浏览 1提问于2019-09-19得票数 0
对于colab TPU上的训练模型，数据需要在GCP存储桶中。然而，对于少量的数据，我想知道是否可以直接从本地colab环境中推断数据。
浏览 53提问于2020-07-29得票数 1
回答已采纳
1回答
我想看看用TPU和GPU训练模型有什么不同。这是训练模型部分： import time
tf.keras.backend.clear_session()
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR&
浏览 21提问于2021-03-26得票数 3
回答已采纳
我试着用TPU在google上训练一个简单的MLP模型。= 'grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR'] model,(TPU_WORKER)))
给出错误Invali
浏览 0提问于2019-03-19得票数 2
回答已采纳
我经常使用Google Colab来训练TF/PyTorch模型，因为Colab为我提供了GPU/TPU运行时。此外，我喜欢使用MLflow来存储和比较经过训练的模型，跟踪进度，共享等。在Google Colab中使用MLflow有哪些可用的解决方案？
浏览 12提问于2020-05-05得票数 3
我最近在Google Colab上开始了一个神经网络项目，我发现我可以使用TPU。我一直在研究如何使用它，我发现了tensorflow的TPUStrategy (我正在使用tensorflow 2.2.0)，并且能够成功地定义模型并在TPU上运行训练步骤。提供，这意味着每个TPU的批处理大小小于您开始时的批处理大小。在Colab
浏览 2提问于2020-07-09得票数 2
2回答
我正在Google Colab上训练一些深度学习模型，运行时类型设置为TPU。RAM和磁盘状态显示我已经在Colab上使用了大部分磁盘存储。有没有办法重置它？或者删除一些东西来释放更多的磁盘空间？我知道我可以改用GPU，这会给我更多的磁盘空间，然而，我的型号需要永远改变，所以我真的想留在TPU上。提前感谢！
浏览 142提问于2019-11-28得票数 6
在这里的代码中：https://www.kaggle.com/ryanholbrook/detecting-the-higgs-boson-with-tpus 在编译模型之前，使用以下代码创建模型：dnn_model=deep, ) 我不明白with strategy.scope()在这里做了什么，以及它是否会以任何方式影响模型它到底是做什么的？ 将来我怎么才能
浏览 108提问于2020-12-18得票数 2
回答已采纳
1回答
我正试着在Colab多核TPU上运行我的模型，但我真的不知道怎么做。我尝试了，但我得到了一些错误，我不能修复它，但我认为可能有更简单的等待来完成它。关于我的模型： def __init__(self,...): linear_output = self.linear(bert_output)
浏览 2提问于2020-12-03得票数 1
我使用以下代码声明了一个Keras模型：model.add(tf.keras.layers.LSTM(units=50, activationy_train)执行时间：我现在面临的问题是，Keras的训练过程非常缓慢。我对batch_genera
浏览 2提问于2019-11-02得票数 2
回答已采纳
我正在按照这里的https://towardsdatascience.com/creating-your-own-object-detector-ad69dda69c85指南训练一个对象检测模型 在GoogleColab上，我可以执行以下命令，它利用了GPU python train.py --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_0.75
浏览 17提问于2019-12-06得票数 3
只是好奇，在IMAGENET上使用GOOGLE COLAB TPU训练VGG16模型需要多长时间？如果有人能向我解释他们为了得到答案所做的计算，那就太好了！
浏览 2提问于2019-10-28得票数 8
1回答
我正在使用一个预先训练过的keras模型，我想通过Google Colaboratory在TPU上运行它，但是我得到了以下错误：
您可能必须为RNN/时间分布层指定“input_length”。据我所知，当模型被编译为解释的和
浏览 3提问于2019-10-29得票数 6
我正在尝试使用Tensorflow Object-Detection-API训练自己的自定义对象检测器 我使用"pip install tensorflow“在我的google计算引擎中安装了tensorflow当我尝试使用train.py时，我收到以下错误消息： 回溯(最近一次调用)：文件"train.py"，第49行，在from object中 _ detection.builders导入数据集 _ 生成器文件obje
浏览 163提问于2019-04-26得票数 49
回答已采纳
他们在Tensorflow 2.0中为许多架构提供了预先训练的模型。我想在TPU上使用这些模型进行预测。由于TensorFlow2.0的TPU API仍处于实验阶段，因此我想在TensorFlow1.x中实现它 有没有办法将预先训练好的模型从TensorFlow2.0转换到TensorFlow1.x，反之亦然TensorFlow2.0的<
浏览 31提问于2019-10-01得票数 0
回答已采纳
我实现了RNN的本地版本和RNN的Colab TPU版本(代码如下)。当我执行Colab TPU版本(下面的代码)时，训练速度非常慢，就像我在笔记本电脑的CPU上运行的本地版本一样。Colab TPU是否支持RNN网络？ 我是不是漏掉了什么？tensorflow.keras.layers import Dense, SimpleRNN
reso
浏览 12提问于2020-08-25得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
