如何为多个设备训练一个模型
为多个设备训练一个模型可以采用以下方法：
- 分布式训练：使用分布式训练技术，将模型的训练任务分配给多个设备进行并行计算。这样可以加快训练速度并提高效率。常见的分布式训练框架有TensorFlow和PyTorch等。
- 联邦学习：联邦学习是一种保护数据隐私的分布式学习方法，可以在多个设备上训练模型而无需将数据传输到中央服务器。每个设备在本地训练模型，然后将模型的更新参数发送给中央服务器进行聚合，从而得到全局模型。腾讯云提供了FATE（Federated AI Technology Enabler）框架来支持联邦学习。
- 模型蒸馏：模型蒸馏是一种将复杂模型转化为简化模型的技术。可以先在一台高性能设备上训练一个复杂的模型，然后将其知识转移到多个低性能设备上的简化模型中。这样可以在低性能设备上实现高性能模型的推理能力。腾讯云提供了DistillBERT模型压缩工具，可以用于模型蒸馏。
- 边缘计算：边缘计算是一种将计算和存储资源放置在离用户设备更近的位置的计算模式。可以在边缘设备上进行模型训练，减少数据传输延迟和网络带宽消耗。腾讯云提供了边缘计算服务，如腾讯云边缘计算实例（ECI）和边缘镜像服务（EMI）等。
- 模型压缩：模型压缩是一种减少模型参数和计算量的技术，可以使得模型更适合在资源有限的设备上进行训练。常见的模型压缩方法有剪枝、量化和低秩分解等。腾讯云提供了ModelArts平台，可以用于模型压缩和优化。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云分布式训练：https://cloud.tencent.com/product/tf-distributed-training
- 腾讯云FATE框架：https://cloud.tencent.com/product/fate
- 腾讯云DistillBERT模型压缩工具：https://cloud.tencent.com/product/distillbert
- 腾讯云边缘计算实例（ECI）：https://cloud.tencent.com/product/eci
- 腾讯云边缘镜像服务（EMI）：https://cloud.tencent.com/product/emi
- 腾讯云ModelArts平台：https://cloud.tencent.com/product/modelarts
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我想在一台有8个GPU的机器上通过DistributedDataParallel训练我的模型。但我想在设备ID为4、5、6、7的四个指定GPU上训练我的模型。 如何为DistributedDataParallel指定GPU设备ID？ 我认为在这种情况下，世界大小将是4，但在这种情况下，应该是什么排名？
浏览 45提问于2021-10-25得票数 0
我不明白MirroredStrategy是否会对训练结果产生影响。 我的意思是:在单个设备上训练的模型与在多个设备上训练的模型相同吗？ 我认为它应该是相同的模型，因为它只是梯度的分布式计算，不是吗？
浏览 35提问于2020-04-06得票数 0
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我读过和。
根据的说法，在数据并行方法中：
该算法将数据分布在不同的核间。
每个核心独立地尝试估计相同的参数。
然后，核心交换他们的估计彼此，以得出正确的估计为步骤。
在模型并行方法中：
该算法向所有核发送相同的数据。
每个核心负责估计不同的参数。
然后，核之间交换它们的估计值，为所有参数得出正确的估计值。
In-graph replication和Between-graph replication与这些方法有什么关系？
说：
例如，可以在不同的GPU上并行地训练网络中的不同层。这个培训过程通常被称为“模型并行性”(或TensorFlo
浏览 0提问于2018-06-20得票数 8
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我有一个博客评论的训练集，如何为递归深度模型创建训练数据？
例如示例数据
(4 (4 (2 A) (4 (3 (3温馨) (2，)) (3搞笑) (3 (2，) (3 (4 (4精彩) (2胶片)
浏览 2提问于2015-07-31得票数 0
DecisionTreeClassifier有一种计算输入数据点X的概率的predict_proba方法。这个预测概率是如何为一个已经训练过的模型计算的？
浏览 3提问于2021-08-10得票数 0
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我正在使用知识蒸馏实现快速的DNN模型训练，如下图所示，以并行运行教师和学生模型。
我查看了一些流行的代码库，比如和。它们逐步执行学生和教师模型的前向操作，即不在不同的设备(GPU或CPU)上并行执行。
我正在尝试加快这个训练过程，以便使用多个设备同时运行两个模型(例如，在CPU上加载一个模型，而不中断另一个模型的GPU训练)。
并行运行两个模型的正确方法是什么？是否可以使用Python multiprocessing库为2个模型启动2个进程，即加载2个模型实例和运行forward()？我使用的是MXNet，但这是所有ML框架的通用问题。
编辑：
我的计划是在CPU上放置一个轻量级的预训练的教
浏览 5提问于2020-09-11得票数 0
因为我的训练模型在多个GPU上，所以在训练期间，我使用trainer.extend在每个时期验证我的模型，但是chainer.training.extensions.Evaluator只有一个设备参数，但我的模型网络参数在两个GPU上。在这种情况下如何验证？
浏览 0提问于2017-09-10得票数 0
引言
我正在处理描述5个设备功耗的时间序列数据。我的目标是为每个设备训练一个最佳拟合的隐马尔可夫模型，并根据特定模型的似然分数进行分类(即给出功耗序列并判断它是哪一个设备)。观察时间为7天：
然而，测量并不是连续的，在某些日子里，它们会覆盖一整天，而在其他部分，比如7小时，这是一个设备的数据，分成几天：
我很难理解如何从hmmlearn库中传递训练数据(假设我们需要前5天的时间，剩下的2天将是eval和测试子集)。现在是这样做的：
model = hmm.GaussianHMM(n_components = n_hidden_states, n_iter = n_
浏览 11提问于2021-12-15得票数 0
我使用张量流对象检测预训练模型和更快的RCNN inception_v2 coco作为自己的数据集。因此，我的问题是如何为自己的数据集找到模型精度和混淆矩阵？
浏览 23提问于2019-06-04得票数 0
现在我正在尝试学习Tensorflow。但我不确定我是否理解正确，即tensorflow是否正在为我想做的事情工作。我有一个android应用程序，它从设备收集数据，并使用weka训练模型，并存储此模型。根据我对的理解，我想使用Tensorflow，而不是weka，我必须在此之前训练模型。我不能使用tensorflow在android应用程序上训练模型？
浏览 0提问于2016-11-06得票数 2
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我目前正在使用Mallet来训练使用CRF的序列模型。我已经了解了如何为mallet包提供特性(仅依赖于输入序列)。根据我的理解，在mallet中，我们必须计算特征函数的所有值(预先)。现在，我想使用依赖于令牌标签的指示器函数。这些函数的值取决于输出标签序列，在训练过程中，当输出标签序列已知时，我可以计算这些指示函数的值。但是，当我将这个经过训练的CRF模型应用于新的输入(其输出标签序列未知)时，我应该如何计算这些特征的值。
如果任何人能为我提供任何提示/相关文档，那将对我非常有帮助。
浏览 0提问于2018-06-06得票数 0
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我已经创建了一个带有自定义依赖项编译的开发容器。在构建几个小时之后，是时候运行我的第一次测试了。我的测试要求在一个单独的文件夹中加载主机磁盘上的文件(经过预先训练的模型和一些数据)。使用诸如docker或docker命令行之类的工具运行，我可以通过指定卷来与容器共享主机的文件。开发容器对代码文件夹也是这样，但是我如何为开发容器指定额外的卷。
浏览 5提问于2022-01-25得票数 0
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AWS救世主多项培训工作
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我们目前有一个运行在AWS上的系统，其中有几个单位有自己经过训练的机器学习模型工件(使用SKLearn训练脚本和SKLearn估计器)。
通过使用Sagemaker的多模型端点，我们能够在一个实例上托管所有这些单元。
我们面临的问题是，我们需要扩展这个系统，这样我们就可以为几十万个单元训练单个模型，然后在一个多模型端点上托管产生的模型工件。但是，Sagemaker对你可以并行训练的型号的数量有一个限制(我们的限制是30)。
除了分批培训我们的模型之外，有没有人知道如何在AWS Sagemaker中实现一个系统，这样，对于成千上万的单位，我们可以为每个单位提供一个单独的经过训练的模型工件？
是否
浏览 1提问于2020-10-26得票数 0
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所以我有大约一百万行csv格式的twitter评论数据。我需要将它们归入特定的类别，比如如果有人在谈论：“产品寿命”，“便宜/昂贵”，“特价/折扣”等。
如您所见，我有多个类来对这些tweet数据进行分类。问题是，我如何为如此庞大的data.Silly问题生成/创建训练数据，但我想知道是否已经有预先分类/标记的评论数据来训练我们的模型？如果不是，那么为文本/评论的多类分类创建训练数据的最佳方法是什么？
虽然我已经在较小的数据集上尝试并测试了NaiveBayes用于情感分类，但您能建议我应该使用哪个分类器来解决这个问题(将评论分类到多个类别)。
谢谢！
浏览 0提问于2014-10-06得票数 1
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Core ML 3现在为我们提供了执行设备培训的能力。在创建了一个可更新的核心ML模型之后，我们需要使用MLUpdateTask函数执行一些函数来在设备上更新它，该函数需要3个参数：Model URL、MLBatchProvider和MLModelConfiguration。 由于CoreML3刚刚发布，有关它的文档非常有限；特别是关于如何准备训练数据或MLBatchProvider的文档 问:如何准备训练数据或创建MLBatchprovider？
浏览 39提问于2019-06-27得票数 0
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我已经在这里提出了这个问题：，但我觉得我不够清楚，而且提议的想法对我也不起作用。
假设使用我的计算机，我训练了某种机器学习算法(即朴素贝叶斯、决策树、线性回归等)。所以我已经有了一个经过训练的模型，我可以给它一个输入值，它会返回预测的结果(即1或0)。
现在，假设我仍然想给出一个输入，并得到一个预测的输出。然而，此时我希望我的输入值乘以某种数学公式、权重或表示我的“训练模型”的矩阵。
换句话说，我希望我训练的模型“转换”成某种公式，我可以输入并得到预测的数字。
我之所以要这样做，是因为我想训练一个大型数据集，并使用复杂的预测模型。并在更简单的硬件中使用这个经过训练的预测模型，例如PIC32微控
浏览 5提问于2019-04-27得票数 0
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我将一个预先训练过的模型转换成TF-lite，并希望部署到边缘设备。如果我们得到了新的训练数据，并且希望改进预先训练的模型，那么在边缘设备上是否可以这样做？例如。有什么方法可以在边缘设备上重新训练模型并保存到TF-lite(FlatBuffer)？
谢谢您的意见！
浏览 2提问于2020-06-19得票数 0
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假设我已经使用名为“水果”的标签训练了我的模型，并使用nlp.to_disk("F:/Saved Models/FRUIT_pipeline")保存了它 现在，如果我加载此模型并再次训练称为"SEASON“的标签，则训练前的所有内容都将丢失。如何为多个训练中的多个标签保存？
浏览 15提问于2021-07-10得票数 1
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如果我用多个训练数据集训练相同的文本分类模型，那么准确性会“稀释”吗？例如，我的最终用户将提供(上传)他们自己标记的CSV来训练模型，并在将来使用经过训练的模型。数据集的上下文将是不同的-- L&D、技术、客户支持等。
如果是，我如何为每个用户建立一个“单独的实例或模型”？
我正在使用Python，可能会使用Gradio或Streamlit作为UI。愿意接受建议。
浏览 3提问于2022-01-18得票数 1
这个问题是关于如何在Android设备上不使用转换TF Lite和不使用外部服务来运行经过训练的模型的解决方案。
我不拥有这个模型，也不能修改它。我只有受过训练的模型文件。
该装置已脱离网络，应嵌入经过训练的模型。无法连接到外部服务器。
Tensorflow Lite不是一个选项，因为TF不支持5D张量：
为了做我的测试，我将得到我在上述tensorflow问题中提供的基本模型来做我的测试。
我找到了这篇博客文章，但还没有成功：
您知道有什么更新的解决方案可以在Android上的Java或C++库中加载模型吗？
Tensorflow在他们的GitHub：上没有提出任何例子
浏览 9提问于2022-08-24得票数 1
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我正在尝试创建两个Android应用程序:一个训练图像分类迁移学习模型，另一个简单地使用训练好的模型进行推理。这些应用程序将在不同的设备上运行，其有用性在于在功能更强大的设备上训练模型，并能够在功能较弱的可穿戴设备上对该模型执行推理。迁移学习正在实现，如这里的帖子所述：https://blog.tensorflow.org/2019/12/example-on-device-model-personalization.html。 问题是我找不到一种好的方法来保存训练好的模型，并将其从第一台设备传输到第二台设备。我尝试过实现蓝牙传输的串行化，但Android TFL库不容易实现串行化。在And
浏览 39提问于2020-08-18得票数 3
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假想
如果我的意图是训练一个医学图像数据集，而我选择了一个coco预培训模型。
我的怀疑
1既然我选择了医学图像，就没有必要在上训练它，对吗？如果是这样，那么做同样的事情有什么可能的解决方案呢？
2在预先训练的模型上增加更多的层会把整个模型搞砸吗？有10多个课程和10000个训练数据集？
3没有从头开始训练，有什么可能的解决方案，比如微调模型？
PS -让我们假设这个场景是基于为业务目的部署模型的。
谢谢-
浏览 3提问于2019-11-10得票数 2
1回答
机器学习中的堆叠建模建议
、、、
我已经在训练数据集上建立了几个模型，我对结果不满意，我希望把它们结合在一起，生成一个新的模型，所以我的想法是，因为我已经有了现有模型的结果，我想在原始特征数据集之上创建一个新的数据集，将现有模型结果作为单独的特性，应用聚类来过滤原始数据集中的一些数据，并希望在所有相同的模型之间训练模型，并获得结果，这会被称为叠加建模吗？
浏览 0提问于2019-10-18得票数 3
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目前，我正在阅读伯特:深层双向变压器语言理解的预培训。我想了解预先训练的伯特是如何为词汇外的单词生成嵌入词的？像ELMo这样的模型在字符级别处理输入，并且可以为词汇表外的单词生成单词嵌入。伯特能做类似的事吗？
浏览 0提问于2020-11-17得票数 4
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我一直在使用状态模型(v0.12.2)来训练ARIMA模型，并且希望了解一个模型是如何与训练数据相匹配的
现行法典：
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
#for some p,d,q
model = ARIMA(train, order = (p,d,q)
model_fit = model.fit()
试图做：
我想用实际的训练价值来描绘训练的预测。
在阅读之后，我一直在尝试使用以下内容
model_fit.get_prediction()
但是，这将返回：
<statsmodels.tsa.statespace.mlemod
浏览 1提问于2021-09-30得票数 1
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我想将预先训练好的模型上传到DIGITS。如果我使用zip文件不接受文件。zip文件中应该包含什么内容？如何将预先训练好的模型实时VGG-19上传到数字，并将其用于不同的数据集？如何为图像大小和原始图像不同的新数据集微调新模型？
浏览 2提问于2016-10-19得票数 2
告诉我如何为找到和安装经过训练的OCR模型？因为我对GitHub上的正式文档感到困惑。为PaddleOCR寻找一个“智能和完整”的OCR模型。
浏览 19提问于2022-01-03得票数 1
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迁移学习中嵌入的训练与测试
、、、、
我正在做转移学习与谷歌音频嵌入。根据文件，
嵌入层不包括最终的非线性激活，因此嵌入值是预激活的。
我想用嵌入数据在这些嵌入层上训练和测试一个新的模型。我计划做以下工作
从字节字符串到张量的嵌入，创建了新的密集layers.Convert。将这些嵌入分割成训练、测试和拆分数据集。将这些张量输入到新的中，并使用验证数据集和测试数据集测试模型。
我对这个实现有两种混淆。
正在使用嵌入作为新层的输入，足以进行迁移学习吗？我在一些传输学习实现中看到，他们将预先训练过的权重加载到新模型中，并冻结涉及这些权重的层。但是在这些实现中，他们使用新的数据进行训练，而不是从预先训练的模型中嵌入数据。我搞不懂它是如
浏览 0提问于2022-03-27得票数 -1
我想在azure ml中为每个人训练一个ANN模型。例如，有一个应用程序想要分别学习每个人的行为。在azure-ml中这是怎么可能的呢？有什么建议吗？
据我所知，我可以创建一个模型并用一些数据来训练它，但我不知道如何为每个用户专门训练它。我应该提到，我正在寻找一个可伸缩的想法，这是适用于实际情况(可能是10万用户)。
浏览 5提问于2017-01-05得票数 2
1回答
我需要在离线设备中部署卷积神经网络模型。我知道我们可以使用来训练一个模型，调优超参数并部署它来进行预测。
但我的问题是，我们是否可以下载经过训练的TensorFlow模型并将其部署到自定义设备上进行预测？
注意-自定义设备将有很大的处理能力，但没有互联网连接。
浏览 2提问于2017-06-06得票数 2
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1回答
我已经为Weka中的分类器训练集为两个不同的模型生成了两个源代码。有没有什么方法可以将这两个不同的模型组合在一起，这些模型是由同一个Weka分类器生成的？
任何建议或解决方案都会有很大帮助。
谢谢。
浏览 4提问于2016-02-12得票数 1
我想看看是否有可能使用Pytorch为英语以外的语言(LJ语音数据集)训练Tacotron2模型。
如果是这样的话，我该如何为一种全新的语言训练模型呢？我需要做哪些步骤，在任何地方都有文档记录，这样我就可以按照步骤进行操作了吗？我需要什么来训练它，而不是音频样本和它们的文本？
浏览 4提问于2022-01-22得票数 2
1回答
我有一些表格式的设备数据，包括
time column, some tabular features, target classes
在所有设备中大约有500行(不同)，数据和目标类是相同的。
我有大约1000个设备的相同数据，我想为所有检测类的设备训练一个通用模型。
有人能帮助我训练目标变量的方法吗？什么样的模型可以在这种情况下工作？
浏览 6提问于2019-08-20得票数 0
2回答
我正在做一些神经科学方面的研究，我正在使用python的tinydb库来跟踪我所有的模型训练运行和它们产生的数据。
我意识到可能会出现的一个问题是，当我试图在一个集群上训练多个模型时。可能发生的情况是，两个线程可能试图同时写入tinydb json文件。
有没有人能告诉我这是不是会有问题？
浏览 0提问于2017-05-12得票数 0
我有一个神经网络，它以传感器数据为输入，产生8个二进制分类输出。我想直接在我的设备上用CoreML训练那个神经网络。因此，我需要使模型可更新，并设置多个损失函数(每个输出一个)。当我试图编译该模型时，我会得到以下错误消息：
Error Domain=com.apple.CoreML Code=3 "Error reading protobuf spec. validator error: This model has more than one loss layers specified, which is not supported at the moment." UserI
浏览 9提问于2022-07-30得票数 0
1回答
我有一个基本的概念上的疑问。当我训练伯特的句子模型时，要说：
Train: "went to get loan from bank"
Test :"received education loan from bank"
测试语句是如何为每个标记指定权重的，因为我在测试中没有通过确切的句子，而且还有一些诸如“教育”之类的单词，它稍微改变了上下文。
假设这样的上下文没有在我的模型中得到训练，那么在我进一步微调之前，如何为我的bert中的每个令牌分配权重？
如果我混淆了我的问题，简单地说，我试图理解在测试过程中，如果在上下文中发生了一些细微的变化，而不是经过训练的情况
浏览 2提问于2021-01-27得票数 0
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我必须在一个有7天时间限制的集群上运行我的模型，如果计算成本超过了7天，作业将在集群上结束。因此，训练将不会完成以获得用于预测的已保存模型。
我正在训练一些分类器模型(例如SVC、KNeighborsClassifier等)。从scikit-learn开始，想知道是否有任何函数或库可以在特定持续时间之间拍摄模型快照，然后从已停止的点继续训练(类似于深度学习中的应用)？
谢谢
浏览 19提问于2019-08-13得票数 1
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我使用的TF2研究对象检测API与官方模型动物园的模型。然而，当我试图训练一个大型模型(例如，一个更大的有效网络模型)和/或当我想使用一个较大的批处理大小(例如> 32)时，我就耗尽了GPU内存。
现在我想租一些云GPU或者用第二个GPU升级我的本地硬件。其想法是在多个GPU上训练TF2模型。不过，在我花这笔钱之前，我想知道这是否能解决我的问题。
因此，当一个人在多个GPU上训练一个TF2模型(通过对象检测API)时，这是否也会“合并”它们的内存，以便我可以训练更大的模型和/或使用更大的批处理大小？
浏览 3提问于2021-03-08得票数 0
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我想在Tensorflow中实现一个带有预先训练好的权重的LSTM模型。这些重量可能来自Caffee或Torch。
我发现在文件rnn_cell.py中有LSTM单元，比如rnn_cell.BasicLSTMCell和rnn_cell.MultiRNNCell。但是如何为这些LSTM单元加载预先训练好的权重呢？
浏览 0提问于2016-06-26得票数 5
假设我有几十个Google Coral设备在做物体检测(使用相同的训练模型)，每隔一段时间我们就会重新训练一个设备来处理新的对象(迁移学习)，假设这个设备是Coral1，现在我想知道我如何将学习转移到所有设备上(而不需要重新训练这些设备)？Coral1学到了什么？ 当然，设备可以是Google Coral或任何其他设备
浏览 14提问于2019-09-27得票数 0
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我有一个VPGNet CNN模型的LMDB训练数据文件，它是在加州理工学院的车道数据集上预先训练好的。 我想在不同于训练数据集的新数据集上测试它。如何为新的测试数据创建LMDB。 为了用预先训练好的网络进行测试，我需要修改prototxt文件吗？为了测试，我是否需要一个prototxt文件，或者有一个特定的命令。 谢谢
浏览 25提问于2019-02-21得票数 0
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如您所知，在联邦学习环境中，客户使用他们的非i.i.d数据来培训联合全局模型的本地版本，并且每个人都提交对全局模型的更新，该模型将被聚合到下一个联合全局模型中。
在训练阶段，由批处理归一化层进行的规范化是基于本地批处理统计量的。我的问题是，如何为全局模型聚合这些本地统计数据(批处理规范化参数)，以便它们代表所有数据的全局统计？我指的是每一批规范化层的beta、alpha、移动均值和方差。我们应该把它们当作重量和完全连接(或Conv)层的偏倚，而只是简单地平均它们吗？
浏览 0提问于2020-09-03得票数 3
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我使用训练我的机器学习模型来识别不同的声音。但是，在导出包含labels.txt和sounclassifier.tflite的经过训练的模型文件后，我无法使用java将其合并。所有的示例都是用Kotlin编写的，我找不到任何涉及Java的示例。如何为使用java的android studio配置tflite文件以使用java？
浏览 0提问于2021-04-19得票数 0
我有一个包含图像的数据集，每个图像都有一个单元格，背景中还有一些较小的无关紧要的单元格。此数据集是否可用于训练模型，以检测和识别单个测试图像中的多个目标细胞？
其次，训练数据中的单元大小与测试图像中的单元大小不同是否会影响预测？
浏览 3提问于2019-01-09得票数 0
假设我已经训练了两个机器学习模型，这两个模型都使用随机森林，但其中一个用于分类，另一个用于预测。我想先做分类，如果输出是2，那么就进行预测。我想使用一个管道(除了管道，一切都很好)来转换模型为PMML文件。我想知道如何为此实现管道(因为每个say有两个模型，并由if和else语句分隔)，理想情况下，我希望有一个管道来完成这两个任务。 例如，我对每个管道都有类似这样的内容，但不知道如何将它们与if-else语句组合在一起。 Pipe1 = Pipeline([('scaler', StandardScaler()),('classifier', RandomFo
浏览 158提问于2021-10-20得票数 0
我有一个使用谷歌云AutoML视觉训练的模型。我想知道进行训练所需的计算时间，以及该模型的训练费用。
我问谷歌帮助同样的问题，并得到了以下的答复。具有讽刺意味的是，他们似乎只是在将帮助请求转发给聊天机器人！
你好费利克斯
感谢您联系谷歌云平台计费支持。
我知道你需要AutoML的使用和定价方面的帮助，让我来帮你。
我已经主动审查了计费帐户ID xxxxx，并发现有AutoML图像对象检测设备模型的培训信用435.54美元新西兰元。我花了时间计算云视觉API AutoML对象检测设备模型训练节点的资源，由于这些资源的定价，它是有效的。您可以查看SKU第1页以获得详细信息。除了AutoML图像对象
浏览 3提问于2020-03-04得票数 0
2回答
我们正在尝试创建一个智能聊天机器人来为客户服务。我们有一个客户服务问题和答案的语料库，每个对话都有一个标记的意图。我们正在探索使用深度学习来训练我们的模型，但我们遇到了几个问题：
1-如何在文本数据上进行特征工程来训练模型。具体地说，如何将语言转换为向量？
2-如何使用非单词特征，作为意图识别深度学习分类器的输入？你如何容纳客户产品名称?3-如何为文本输入的深度学习选择神经网络体系结构?4-我们如何处理数据不足的情况？使用贝叶斯技术？
浏览 2提问于2017-02-14得票数 3
在我们的机构，我们有两个RTX 3080 GPU，我们想知道，是更好的每一个GPU在单独的PC或它是否更好地有两个GPU在一台PC。是否可以例如对第一个GPU进行一次分析，并使用第二个GPU来训练DL模型(两个GPU都连接到一个MB)，或者可能将DL模型训练并行到两个GPU以加快速度？(虽然我有红色的，它是相当有挑战性的编程DL模型，以使它的工作)。
我只想知道，把两个GPU放在一台PC上是否更符合成本效益(所以我们会购买一个PC机箱、一个MB和一个电源)，还是将两个GPU分离成两个PC会更好。
谢谢您:)
浏览 0提问于2022-09-29得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用tensorflow gpu版本来训练和测试我的深度学习模式。但问题来了。当我用一个python文件训练我的模型时，一切都进行得很好。Tensorflow-gpu可以正确使用.然后，我将我的模型保存为预先训练好的grapg.pb格式，并尝试在另一个python文件中重用它。
然后我得到以下错误消息。
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:363] Loaded runtime CuDNN
library: 7.1.4 but source was compiled with: 7.2.1. CuDNN library ma
浏览 3提问于2018-12-30得票数 1
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现在我们只有Sprint，我觉得我们需要一个更新的android模型来测试我们的移动平台。那么，我该如何为QA管理层提供一个新的android设备来测试移动平台呢？
我们在REST服务器上有一个非本地移动应用程序。
浏览 0提问于2011-10-20得票数 3
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