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沙龙
1
回答
tensorflow -如何使用16位精度浮点数
、
、
、
问题
float16
只在16位支持的GPU实例上运行时才可用吗?然而,有两种精度较低的dtype,
float16
和bfloat16,它们各自占用16位内存。NVIDIA GPU可以在
float16
中比在float32中更快地运行操作,而TPU可以比float32更快地在bfloat16中运行操作。
Keras
混合精度API允许您将
float16
或bfloat16与float32混合使用,以
浏览 8
提问于2021-04-06
得票数 2
2
回答
在Python中更改
keras
floatx (默认浮点类型)
、
我正在寻找一种在
keras
中直接在python中更改floatx的方法。floatx是默认的float类型(
float16
、float32。。)该配置存储在位于以下位置的json文件中:但我正在寻找一种方法来更改我的python程序内部的配置,而不需要更改配置文件本身。同样存储在
keras
.json中的,其中有人要求更改后端。公认的答案是设置环境变量
KERAS
_BACKEND并重新加载
keras
模块,
浏览 4
提问于2018-05-29
得票数 2
1
回答
如何强制Tensorflow在
float16
下运行?
、
、
我正在用一个自定义激活函数建立一个由
Keras
的tf后端和一些tf的张量运算符本身编写的新类的
keras
序列模型。我将自定义激活函数放在./
keras
/advanced_activation.py中。 if self.precision == '
float16
': K.set_fl
浏览 0
提问于2019-06-16
得票数 2
1
回答
如何在
Keras
中限制权重的格式
、
、
、
、
在
Keras
(tensorflow后端)中,神经网络的权重和偏差默认为float32。有没有办法改变这种情况,并提供一种不同的格式? 提前谢谢。
浏览 1
提问于2018-07-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
uint8型神经网络
、
、
我正面临一些内存问题来训练一个神经网络。有什么办法可以解决这个问题吗? 谢谢!
浏览 0
提问于2019-10-01
得票数 3
1
回答
用于
Float16
模型参数的Tensorflow VGG19
、
、
这就是我所做的: 将VGG19网络的图像输入更改为
float16
,以及与
float16
一起使用float32数据类型的代码中的任何其他杂项部分。是否有人成功地通过切换到
float16
中的TensorFlow来减少他们的模型内存占用?
浏览 0
提问于2019-09-12
得票数 0
1
回答
将tensorflow saved_model从float32转换为
float16
、
variables.data-00000-of-00001 (3.6GB) saved_model.pb 为了减少型号的尺寸,我想把所有的重量都投给
float16
我想我必须一个一个地读取模型的所有层,并手动将重物投给
float16
,然后使用model.save()保存它,但我不知道如何做到这一点。
浏览 2
提问于2022-09-25
得票数 0
1
回答
tf.
keras
.layers.Conv2D()不能与设置为
float16
的
Keras
后端一起使用
、
、
我正在尝试训练一个CNN在谷歌Colab (也尝试了与特斯拉v100),与
keras
后端设置为
float16
。tf.
keras
.backend.set_floatx('
float16
') tf.
keras
.layers.Dropout(.5), tf.
k
浏览 129
提问于2019-05-20
得票数 3
回答已采纳
2
回答
建立自定义损失函数时出现的错误
、
我试着建立我自己的损失函数,如下所示 import numpy as np a = np.asarray(a, dtype='
float16
')最后一行代码实际上是直接从
Keras
的内置MSE损失函数复制而来的。 另外,我认为损失是按样本计算的。如果输入和重构输入的
浏览 29
提问于2019-06-14
得票数 1
1
回答
InvalidArgumentError:不能将Sub计算为输入#1(基于零),这是一个uint8张量,但它是一个浮动张量[Op:Sub]
、
、
代码import numpy as np (x_train----> 1 ds = layer(x_train) ~/conda/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/
keras
inputs, outputs, input_mask
浏览 1
提问于2020-10-07
得票数 2
1
回答
不同数据类型的神经网络层
、
、
、
、
例如,一个层可以是INT16数据类型,一个层可以是
Float16
或INT32。from tensorflow.
keras
.models import Model i = Input(shape= x_train[0].shape, dtype=tf.float16flatten_13 :
浏览 4
提问于2020-07-08
得票数 0
2
回答
Float16
慢于float32在角点
、
、
我正在测试我的新NVIDIA泰坦V,它支持
float16
业务。我注意到,在训练过程中,
float16
比float32慢得多(~800 ms/阶)。为了执行
float16
操作,我将
keras
.json文件更改为:"backend": "tensorflow","image_data_format":"channels_last",
浏览 3
提问于2018-04-11
得票数 20
回答已采纳
1
回答
如何将预训练的
float16
模型的所有层转换为不同的数据类型(从float32到
Keras
)?
、
、
我正在尝试将我的(float32)模型的精度改为
float16
,看看这会对性能造成多大的影响。加载模型(base_model)后,我尝试了以下操作:K.set_floatx('
float16
')print(new_weights_list[0].dtype)Original:New Weights
浏览 109
提问于2017-12-20
得票数 9
1
回答
如何用uint8数据训练tf/
keras
模型?
、
、
试图对这个数据进行tf/
keras
模型的训练会给我带来以下错误: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type有没有办法在不增加内存使用的情况下将uint8数据输入tf/
keras
模型进行训练?
浏览 24
提问于2022-10-09
得票数 0
2
回答
将MobileNet从
Keras
转换为CoreML
、
、
、
我使用的是
Keras
2.1.3,我想将MobileNet转换为CoreML:from
keras
.applications.mobilenetimport relu6
浏览 0
提问于2018-10-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在
Keras
中微调resnet50与
float16
?
、
模型的某些部分似乎与
float16
不兼容。这是我的代码:K.set_floatx(dtype)model.add(ResNet50weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg')) File "/usr/local/lib/python3.6/dist-pack
浏览 4
提问于2019-12-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在定制的Tensorflow层中支持混合精度?
、
、
、
在为tf.
keras
**:开发自己的自定义层时,如何支持混合精度?** --目前在Tensorflow 2.2中被标记为实验性的特性--只解释了如何从消费者的角度使用预定义的层,比如tf.
keras
.layers.Dense层。
浏览 8
提问于2020-06-27
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何在bfloat16中使用tf.
keras
、
、
、
、
我正在尝试让tf.
keras
模型在TPU上运行,并使用混合精度。我想知道如何使用bfloat16混合精度构建
keras
模型。是这样的吗?with tf.contrib.tpu.bfloat16_scope(): logits = tf.
keras
.layers.Dense(2)(inputs) model =
浏览 21
提问于2019-05-14
得票数 13
1
回答
使用
Keras
/TensorFlow进行fp16 /半精度的RTX卡培训
、
、
、
我刚刚得到一个RTX 2070超级,我想尝试半精确训练使用
Keras
与TensorFlow后端。到目前为止,我发现像这样的文章建议使用以下设置:K.set_floatx(dtype) TypeError:列表中传递给“Merge”Op的“输入”的张量有
float16
和float32类型,但这些类型并不完全匹配。
浏览 5
提问于2019-10-25
得票数 0
1
回答
TypeError:在启用混合精度的同时使用自定义激活功能?
、
、
mixed-precision的培训管道中使用自定义激活,但遇到了以下错误:tf.
keras
.mixed_precision.
浏览 6
提问于2020-12-22
得票数 0
回答已采纳
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