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当我运行best_model = compare_models()的时候，CPU内存上有很大的负载，而我的GPU却没有被利用。如何在图形处理器上运行setup()或compare_models()？在PyCaret中有内置的方法吗？
浏览 64提问于2021-05-18得票数 1
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如果我尝试执行：models()Traceback (most recent call last):File "/home/user/.local/lib/python3.8/site-packages/pycaret/regression.py", line 2088,in models
return
浏览 8提问于2021-10-08得票数 0
我正在测试关于IMDB情感分析任务的想法，使用word嵌入+ CNN方法。尽管TPU的计算能力被认为比GPU优越，但如何解释GPU (每小时~9秒)与TPU (~17秒/时代)在计算时间上的显著差异？
浏览 0提问于2020-07-04得票数 1
在Google Colab中，有没有一种编程方法可以检查我连接的是gpu或tpu环境？ 例如，我可以使用下面的代码检查它是否在tpu运行时下。但是什么是'gpu‘运行时呢？导入操作系统 os.environ中的tpu_good_to_go = "COLAB_TPU_ADDR“
浏览 60提问于2021-07-12得票数 0
如何在Kaggle上运行Python代码，而不将其组织到单个笔记本或脚本中？以下是我试图实现的目标:我有几个包含类定义和应用程序逻辑的Python脚本，我希望在Kaggle上按原样运行它们，并利用它们免费提供的GPU和TPU。我不想把所有东西都转换成一个单独的.ipynb或.py文件，因为每个脚本中都有几个import语句(需要修复)，所以它会变得非常混乱，尽管这似乎是唯一的方法。在利用GPU&#x
浏览 35提问于2020-09-03得票数 0
我一直在尝试在本地运行谷歌的tensor2tensor ()，但当它运行到下面这一步时，它就卡住了：这就说得通了，因为我的Mac里没有TPU。有没有替代该功能的方法？ModuleNotFoundError: No module named 'tensor2tensor.tpu'
浏览 15提问于2018-02-06得票数 0
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我正在尝试运行一个用Python/Tensorflow编写的深度神经网络分段程序，运行在Kaggle下。我试图了解如何控制在后台运行的设备保存版本。第一步是能够看到我正在运行的设备-- CPU、GPU或TPU。我的Python程序如何确定当前正在使用的设备？
浏览 6提问于2021-01-16得票数 2
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如何在colab上查看TPU的规格，对于GPU，我可以使用以下命令 nvidia-smi 但是它不适用于TPU，我怎样才能看到TPU的规格？
浏览 32提问于2020-04-19得票数 3
我想做的是设计一个裸金属(没有操作系统，所以没有Python等)嵌入式系统采用Cortex-M单片机，并使用TPU加速使用TFLM的图像分类器。但不幸的是，它仍然“即将到来”，我没有找到任何其他有用的信息或类似的项目在网上。作为一个官方产品，我认为TFLM应该支持边缘TPU，但我不知道它现在是否已经被支持，或者也许它将在未来只有在开发板微发布时才会被支持。我试着看看TFLM的回购，在第56行我发现了以下内容：
kTfLiteEdgeTpuContext = 2,
浏览 21提问于2022-03-23得票数 0
我有一些代码，这是写与feed_dict的tf.Session和tf.Graph的低级应用程序接口，因为我想使用它在TPU上，我正在尝试重写成tf.Estimator应用程序接口class my_tpu_class(object):
// ...code to initializeself.phasePH:True, self.dropoutRatePH:se
浏览 1提问于2018-09-14得票数 0
我在使用GPU和TPU的google colab训练中遇到了一个相当奇怪的问题，我使用了一个自定义损失，它可以在GPU上使用tfrecord数据集，但如果我切换到TPU，就会给出nan作为验证损失。没有其他特定的错误。此外，较旧的验证tfrecord数据集在TPU上运行良好。这让我觉得数据中可能有一些特定的东西。这显示在model.evaluate上(...)也是
浏览 31提问于2020-09-27得票数 1
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我有一个关于使用tensorflow的谷歌机器学习的模型，这是可以的。现在我想用GPU做一些预测。我看到了这个，但是它讲述了使用GPU进行训练的过程，而不是预测。在预测会话中，GPU没有任何信息。有人知道用GPU用谷歌机器学习引擎做预测的可能性吗？或者，如果我使用GPU的训练，我的预测自动运行与GPU？我使用以下命令行：
gcloud ml-engine pred
浏览 1提问于2017-05-10得票数 4
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我对XLA的理解是，只要有LLVM ->设备支持，这是朝着支持通用加速设备迈出的一步。Tensorflow lite是最近发布的，取代了Tensorflow Mobile，它的工作重点似乎是针对嵌入式和移动设备，显然侧重于将嵌入式DSP和GPU作为这些环境中常见的可选处理器。Tensorflow lite似乎将操作交给了Android (神经网络API)，并支持tensorflow OPs的一个子集。，这就引出了一个问题，：谷歌将向哪个方向支持非基于数据自动化系统
浏览 2提问于2018-12-06得票数 4
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TPU和GPU的结果不同。
、、、、
我用的是预先训练过的伯特模型和火把。我使用了相同的数据集，同样的种子。背景的不同是这样的：pytorch version: torch 1.5(gpu) vs torch 1.10& tor
浏览 1提问于2021-11-05得票数 3
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当使用TensorFlow时，哪种类型的硬件被用作Google的一部分？只有CPU或张量处理单元(自定义卡)也可用？
cf这个
浏览 4提问于2016-10-14得票数 1
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我有一个包含大约300 000条新闻描述的大型新闻数据集。我正在应用动态主题建模，使用gensim lda序列模型，每年有11个时间切片。每篇新闻文章的平均长度约为3200字。我将该模型应用于1500条消息的简化数据集，并将其划分为7个时间片，以检查完成所需的时间。，1500条带有7个时间切片的消息用了将近80分钟的时间完成了Colab、TPU和12 to内存的培训。这意味着，包含近300 k条消息的数据集将需要大量时间才能完成。有没
浏览 7提问于2022-08-26得票数 0
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我浏览了Andreas Poyiatzis发布在towardsdatascience.com上的文章。下面是这篇文章的链接。
生成的嵌入是通过使用TPU生成的。但我想在不支持TPU的本地计算机上运行它。有人能告诉我如何在CPU上运行相同的代码吗？您的帮助我们将不胜感激。谢谢!
浏览 0提问于2020-02-03得票数 0
我有一个预先训练(BigGAN)的tensorflow模型，另一个用户开发这个模型来创建图像，我想用它来生成新的图像。(如果这有助于简化流程，我不需要对模型进行进一步的培训；我只想从最后一个检查点进行示例。)of-00001model.ckpt-607250.meta我一直试图使用Google (启用TPU='grpc://' + os.environ['COLAB_
浏览 9提问于2020-08-20得票数 4
我有一台租来的谷歌机器，GPU已经在运行训练了。因为GPU是空闲的，所以我想启动第二个Tensorflow会话进行评估，但我想强制评估周期只使用GPU，这样它就不会窃取GPU时间。我假设在run_config或类似的文件中有这样做的标志，但我很难在TF文档中找到一个。run_config = tf.contrib.tpu.RunConfig( master=F
浏览 79提问于2019-04-06得票数 2
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