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TPU是否支持分布式超参数搜索？我使用的是库，它的用于超参数搜索，例如，以下是我在GPU上对语言模型进行超参数搜索的工作方式： --model=transformer \ --problem=languagemodel_lm1b8k_packed \ --eval_steps=\ --output
浏览 3提问于2018-07-24得票数 0
每次折叠后，我想清除TPU内存，这样我就不会得到OOM错误。 1168 dist
浏览 13提问于2021-07-29得票数 1
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我正在训练一个模型，当我在Google平台控制台中打开TPU时，它会显示CPU利用率(我想是在TPU上)。它真的，真的很低(比如0.07%)，所以可能是VM CPU？我想知道这项训练是否真的适当，抑或城规组有这么强的能力。
有没有其他方法检查TPU的使用情况？也许是用ctpu命令？
浏览 0提问于2018-09-20得票数 5
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在我在Google引擎中完成的工作中，一些培训配置会导致NaN丢失，从而导致错误。我希望能够忽略这些试验，并保持不同的参数细化。我使用的是NanTensorHook和fail_on_nan_loss=False，当不执行并行测试(maxParallelTrials: 1)时，它在ML引擎中成功工作(maxParallelTrials这是我的配置文件： scaleTier: CUSTOM workerType: standard
paramete
浏览 0提问于2018-04-09得票数 2
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我正在尝试建立一个基于CMU Sphinx的语音识别应用程序。我已经使用lmtool创建了我自己的语言模型。但是为了提高识别的准确性，我想调优Sphinx。但是，对于选择absoluteBeamWidth、relativeBeamWidth、absoulteWordBeamWidth、languageWeight这样的属性，有什么指导原则吗？另外，任何可以帮助我调优sphinx的资源链接(不包括Sphinx网站上的不
浏览 1提问于2012-11-13得票数 3
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如何使用Server调优顾问基于实体框架查询生成建议？实体框架使用sp_executesql ' query‘代替执行查询，而调优顾问不识别这些查询。我可以手动获取查询文本，但这只适用于非常简单的scenarious。我该怎么做才能自动完成呢？更新
如果我将分析信息保存到一个表中，然后运行一些应用程序，该应用程序将删除"sp_executesql“，只保留查询文本并使用这些新数据运行调优顾问，这会有帮助吗？
浏览 4提问于2011-02-10得票数 20
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我在客户机上创建了一天工作(约10小时)的跟踪文件，并在SQL Server优化顾问中运行它。调优顾问运行了整个周末，报告说：工作负载中的事件数: 1762519调优的语句数: 37258这是否意味
浏览 0提问于2009-09-21得票数 3
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Google计算引擎与机器学习
、、、、
有人知道使用与Google引擎中的虚拟机实例相比有什么不同吗？
我在Python3中使用Keras，感觉GML更受限制(使用python2.7，旧版本的TensorFlow，必须遵循给定的结构.)。我想它们是在GCE中的VM上使用GML的好处，但是我想知道它们是什么。
浏览 2提问于2017-06-01得票数 15
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我试图在GCP的AI平台作业服务中运行一个超参数调优作业，这个程序得到了我的批准
20个按需云TPU v2-8设备在我们区域-中心1-f实例中都应该工作，但是，相反，返回一个由于请愿而导致的错误，超出了TPU_V2的配额。请求128个TPU_V2加速器进行16次并行运行，超过了允许的最大值0 A100、0 TPU_V
浏览 4提问于2020-11-24得票数 0
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我对在训练阶段如何使用验证集感到困惑(像CNN这样的神经网络)？在Matlab或python(Keras)这样的平台中，我将数据集分为训练集、验证集和测试集。我知道验证集用于调优超参数(如神经元数目和学习速率)，假设使用SDG优化器，如何根据验证集进行调优？验证集是否只是给出了神经网络对不可见数据(验证集)表现的指示，然后基于此我手动设置了超参数？还是自动(优化器)调优超参数？
浏览 0提问于2020-07-19得票数 2
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我刚刚开始学习tensorlayer，这是一个基于tensorflow框架的优秀的高级包装器，用于深度学习。有人知道如何做参数网格搜索来调优DNN吗？有没有什么方法可以让我使用sklearn中的GridSearchCV来调优tensorlayer中的网络参数？非常感谢。
浏览 0提问于2017-02-20得票数 1
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我使用Talos来运行Keras模型的超参数调优。在Google TPU上运行这段短代码非常慢。我认为这与数据类型有关。我是否应该将其转换为张量，以使TPU更快？def iris_model(x_train, y_train, x_val, y_val, params):
# Specify a distributed strategy to use TPUresolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(
浏览 5提问于2020-02-12得票数 0
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我试图用Python2.7在TPU上用我自己的.tfrecord数据文件运行一个模型，我所有的代码都被编译了，但是TPU开始施展魔法的那一刻，我对幕后发生的事情一无所知。有没有办法通过tf.debugger或类似的东西来跟踪幕后发生的事情？这是我得到的唯一错误消息：
tensorflow.python.framework.errors_impl.DeadlineExceededError: Deadline Exceeded on InitTPU sy
浏览 2提问于2018-08-25得票数 1
我使用Talos和Google TPU来运行Keras模型的超参数调优。请注意，我使用的是Tensorflow 1.15.0和Keras 2.2.4-tf。def iris_model(x_train, y_train, x_val, y_val, params):
# Specify a distributed strategy to use TPUresolver = tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu
浏览 1提问于2019-12-02得票数 1
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我使用Talos和Google TPU来运行Keras模型的超参数调优。请注意，我使用的是Tensorflow 2.0.0和Keras2.2.4-TF。def iris_model(x_train, y_train, x_val, y_val, params):
# Specify a distributed strategy to use TPUresolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(t
浏览 6提问于2019-11-29得票数 0
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例如，我想首先应用基于outcome<0.05的关联p值的过滤器。在内循环中，我们可以得到最佳的调优参数和与其相关的特征集。我想知道的是，内部最优的调优参数将返回给外部循环训练，我假设有两种可能的模型：
--内部最佳调优模型--只返回最佳调优参数，而不是所选特性子集。因此，在外部循环中，我们将首先应用相同
浏览 2提问于2020-01-13得票数 0
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我在Server中使用了调优顾问工具，它根据给定的工作负载提供索引推荐。如果有人知道算法或任何来源，我可以从哪里得到算法，请指导我。请注意，我想提供基于工作负载的建议，而不是一个查询。提前谢谢。
浏览 0提问于2016-10-24得票数 3
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我在试着让调频收音机在我的流媒体盒上工作。它使用命令“收音机”进行调优，但该命令似乎是为了使收音机工作而运行的(也就是说，我不能就这样调优它，然后忘记它)。不幸的是，如果我尝试使用在后台组中运行命令的包装器，它似乎无法工作，因为它是基于ncurses的，而且似乎不喜欢在批处理模式下运行。
浏览 0提问于2011-07-23得票数 1
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当我运行netdiag时，我得到：从主机接收到的NFS TCP数据包的平均大小:x.x为969。这比数据传输中涉及的接口的MTU (1500字节)小。TCP用于此主机的最大段大小为: 1460。此系统接收的数据包平均大小较低可能是由于配置错误的客户端系统或编写不当的<
浏览 0提问于2011-04-14得票数 1
我对使用tune库进行强化学习很感兴趣，我想使用内置的tensorboard功能。但是，我用来调优超参数的指标是基于一个耗时的评估过程，应该不经常运行。根据文档，看起来_train方法返回一个字典，该字典既用于日志记录，也用于调优超参数。是否可以在_train方法中更频繁地执行日志记录？或者，我是否可以从_train方法返回希望记录的值，但有时会从字典中省略计算代价高昂的指标？
浏览 9提问于2019-08-14得票数 0
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