tensorflow - TFRecordWriter在写入文件时占用了太多内存？
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。
TFRecordWriter是TensorFlow中用于将数据写入TFRecord文件的类。TFRecord是一种二进制文件格式，用于高效地存储大量的训练数据。TFRecord文件可以通过tf.data API进行读取和解析，以供模型训练使用。
在使用TFRecordWriter写入文件时，可能会出现占用过多内存的情况。这通常是因为在写入文件之前，数据被完全加载到内存中，导致内存占用过高。为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：
- 分批写入：将数据分成多个批次，每次只写入一部分数据。这样可以减少每次写入的数据量，降低内存占用。可以使用tf.data.Dataset的batch方法将数据分批。
- 压缩数据：在写入TFRecord文件之前，可以对数据进行压缩，减小数据的大小。TensorFlow提供了tf.io.TFRecordOptions类，可以设置压缩选项。常用的压缩算法包括GZIP和ZLIB。
- 使用tf.Example协议缓冲区：tf.Example是一种用于表示数据的协议缓冲区（protocol buffer）格式。将数据转换为tf.Example格式后，可以更高效地写入TFRecord文件。可以使用tf.train.Example类将数据转换为tf.Example格式。
- 使用tf.io.TFRecordWriter的options参数：tf.io.TFRecordWriter类的构造函数中有一个options参数，可以设置写入文件时的选项。可以通过设置options参数来控制内存使用情况。
总结起来，当TFRecordWriter在写入文件时占用了太多内存时，可以采取分批写入、压缩数据、使用tf.Example协议缓冲区、设置TFRecordWriter的options参数等方法来降低内存占用。
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2回答
我是tensorflow的新手，正在研究tensorflow 1.14中的图像分割问题。我有一个巨大的数据集，当我试图生成一个很大的tfrecord文件时，生成tfrecord的速度非常慢。因此，我想创建tfrecords的'n‘个碎片。我找不到一种在网上做的方法。假设我有600张图片和600个面具。我想生成6个tfrecords分片，每个分片有100个图像和100个掩码。我想要的高级/伪代码如下：
sharded_tf_record_writer:
create n TFRecordWriter
----> for each_item in n TFRecordWriter
浏览 1提问于2019-08-24得票数 1
我在使用tensorflow时遇到了问题。我想使用TFRecordWriter()，如下所示：
with tf.python_io.TFRecordWriter(testing_filename) as tfrecord_writer:
# do sth
但是我得到了一个错误：
AttributeError:模块“”tensorflow“”没有特性“”python_io“”
我正在使用tensorflow 1.2和python 3。
我如何解决这个问题？
谢谢。
浏览 70提问于2017-07-02得票数 6
我有一个类，当这个类的对象被序列化时，我想看看哪个子对象占用了最多的空间。除了查看代码和手动分析之外，有没有什么好的工具/方法可以做到这一点？
例如，我希望工具说“成员a占20%，成员b占30%，成员c占50%”。
谢谢
附注:我找到了一些相关的问题，但没有找到我的具体问题的答案。
浏览 1提问于2012-06-18得票数 5
我很难从TFRecord文件中读取“多”(超过500个)事件。如果我创建一个包含500个事件的文件，一切都很好，但是当我试图读取和解析该文件时，超过500个会导致错误：
W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:993] Invalid argument: Could not parse example input, value:
...
UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode byte 0xb5 in position 40: invalid start byte
图像以形状(
浏览 6提问于2017-07-12得票数 0
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是否有Golang API可以将数据转换为序列化的tf.Example，也称为tensorflow tfrecords。
我可以找到一个Python api tf.python_io.TFRecordWriter()来实现这一点。
但是无法找到包含golang的示例。
我之所以要这样做，是因为我使用了一个golang客户端来调用tensorflow服务，而我对nn的输入特性是一个SparseTensor。
浏览 1提问于2018-01-23得票数 2
我正在尝试读取tfrecord文件，对其进行洗牌和拆分，然后保存到两个tfrecords，以便在多次运行时使用相同的验证数据。
我遇到的问题是，我认为Dataset对象是一个TakeDataset对象。
我正在使用Ubuntu16.04并使用Tensorflow 2.1.0。
有关守则：
dataset = create_dataset(filenames_train, batch_size=25)
validation_dataset = dataset.take(8400)
training_dataset = dataset.skip(8400)
writer_valid = tf.
浏览 5提问于2020-02-05得票数 2
我正在处理相当大的时间序列数据集，它是用SequenceExample编写的，然后被写到TFRecord中。这会产生一个相当大的文件(超过100 it )，但我希望将其存储在块中。我试过了：
file = '/path/to/tf_record_0.tfrecords'
file_index = 0
for record in dataset:
# fill the time series window, prepare the sequence_example, etc.
if os.path.exists(file) and os.path
浏览 0提问于2020-02-14得票数 5
我想要将.csv文件转换为TF记录。我现在的问题是，TensorFlow2.0中不存在python_io。 writer=tf.python_io.TFRecordWriter(FLAGS.output_path)
path = os.path.join(FLAGS.image_dir)
examples = pd.read_csv(FLAGS.csv_input)
grouped = split(examples, 'filename')
for group in grouped:
tf_example =
浏览 59提问于2019-05-17得票数 3
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我正在尝试将我的Jpeg图像集转换为TFrecords。但是TFrecord文件比图像集占用了将近5倍的空间。在大量搜索之后，我了解到当JPEG被写入TFrecords时，它们不再是JPEG了。然而，我还没有找到一个可以理解的代码解决方案来解决这个问题。请告诉我，在下面的代码中需要做哪些修改才能将JPEG写入Tfrecords。
def print_progress(count, total):
pct_complete = float(count) / total
msg = "\r- Progress: {0:.1%}".format(pct_complet
浏览 0提问于2018-07-11得票数 4
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我正在尝试创建一个自定义的TFrecords。当我调用一个使用tf.python_io.TFRecordWriter(..)作为...的脚本时:出现了这个错误日志：
Traceback (most recent call last):
File "createtfrecordsbyother.py", line 105, in <module>
main(args)
File "createtfrecordsbyother.py", line 85, in main
num_shards=num_shards_train)
浏览 0提问于2019-11-23得票数 0
1回答
我试图使用记录来自C++的数据，然后在python中使用它来提供TensorFlow模型。
简单地将proto消息序列化到流中并不满足.tfrecord TFRecordDataset 类的格式要求。是否有类似于Python TfRecordWriter .tfrecord in C++ (在TensorFlow或Google库中)来生成适当的.tfrecord数据？
详细信息：
简化的C++代码如下所示：
tensorflow::Example sample;
sample.mutable_features()->mutable_feature()->operator[](
浏览 7提问于2020-12-14得票数 5
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我试图为我的数据创建一个TFRecord文件，并为此使用TFRecordWriter，但它无法写入目录并引发以下错误：
Stacktrace:
FLAGS.output_path: E:\ml\output
Traceback (most recent call last):
File "conversion_script_for_converting_dataset_to_TFRECORD_format.py", line 126, in <module>
tf.app.run()
File "C:\Python\Python35\lib\site-pa
浏览 2提问于2017-08-26得票数 1
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我不明白为什么下面的代码仍然运行，即使我没有为void* arr[]分配足够的内存；我仍然能够写入这些位置，而不会遇到分段错误。
void** arr;
arr = realloc(NULL, 1); // 1 Byte allocated
arr[0] = (void *)1; // able to store a 8B pointer
arr = realloc(arr, 2); // 2 Bytes allocated
arr[1] = (void *)2; // able to store yet another 8B pointer
arr = realloc(a
浏览 7提问于2022-09-22得票数 -2
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我有一个多层有线电视新闻网在中央处理器tensorflow。
我正在使用joblib中的Parallel和delayed函数来学习我的CNN的多个实例，并在同一组数据上进行训练。
当我尝试运行它时，程序将在joblib worker启动其tf.Session()之后、在初始化任何tensorflow变量之前以及在我从Parallel函数的verbose参数获得任何输出之前挂起。
我真的不知道为什么会发生这种事。因此，我正在寻找其他可能将tensorflow和joblib结合在一起的人的通用调试策略。
浏览 0提问于2017-11-16得票数 1
我正在尝试从numpy数组的文件夹创建一个tfrecord，该文件夹包含大约2000个每个50mb的numpy文件。 def convert(image_paths,out_path):
# Args:
# image_paths List of file-paths for the images.
# labels Class-labels for the images.
# out_path File-path for the TFRecords output file.
print("Convertin
浏览 74提问于2019-06-03得票数 0
3回答
将TFRecord输出到
、、、、
我知道tf.python_io.TFRecordWriter有一个GCS的概念，但是它似乎没有写它的权限。
如果我这样做的话：
output_path = 'gs://my-bucket-name/{}/{}.tfrecord'.format(object_name, record_name)
writer = tf.python_io.TFRecordWriter(output_path)
# write to writer
writer.close()
然后我会听到401人说：“匿名呼叫者没有storage.objects.create访问我的桶名。”
但是，在同一台机器上
浏览 1提问于2019-02-14得票数 4
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我已经将代码从eclipse项目导出到jar文件中。当我在另一个标准的java项目中访问这个jar文件时，完成不到5分钟。在上的servlet上，完成它需要将近一个小时。这仅仅是使用的一个特性，还是可能还有其他问题？我使用带有cron作业的servlet来更新数据存储，但是写入数据存储所需的时间只占总运行时间的一小部分。
更新
该代码使用朴素的Bayes分类器标记大量的公司名称新闻文章，并与文章相关。这是程序所需时间长度的原因，但并不是它在App上需要更多时间的原因。
浏览 1提问于2015-02-06得票数 0
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我正在考虑创建一个地图的2D鸟眼视图，其中用户基本上是通过他们的方式工作。
有没有一种方法，我可以一次创建整个地图并将其存储在某个地方，然后在玩游戏时只显示地图的某一部分？例如，地图大小=100 x 100，但用户只能看到5x5 (放大后占屏幕的70% )。
浏览 0提问于2011-10-21得票数 1
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我已经生成了不同的Tfrecords文件。我正在尝试读取它们，并将它们放在一个扩展名为tfrecord的公共文件中。
我试图为此生成的代码如下：
import tensorflow as tf
files_dir = '/C:/Users/RAQUEL/Dropbox/code/code/tf_records'
output_file='/C:/Users/RAQUEL/Dropbox/code/code/tf_examples.tfrecord'
content = os.listdir(files_dir)
writer=tf.python_io.TFRec
浏览 9提问于2022-05-11得票数 0
我正在使用一个通过Xcode在我的iOS设备上运行的Unity项目，我目前收到了错误：
applicationDidReceiveMemoryWarning()
每一秒。然而，我的内存使用量约为40Mbs，占我内存的4%。那么我是如何得到一个内存错误的呢？它也是唯一运行的应用程序。没有其他应用程序在后台运行。
请给我建议？
谢谢。
浏览 9提问于2015-09-15得票数 0
我安装了tensorflow和anaconda。所以我用下面的命令创建了一个conda环境
conda create -n tensorflow python=3.5
然后
activate tensorflow
然后
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
现在，当我打开一个终端，并且我正在编写python时，
import tensorflow
它起作用了。但是当我尝试创建一个.py文件并在里面写import tensorflow，然后执行时，它就不能工作了。我该怎么做？
浏览 4提问于2017-09-19得票数 0
当我尝试生成TF记录时，我得到以下错误消息：
Traceback (most recent call last):
File "generate_tfrecord.py", line 112, in <module>
tf.app.run()
File "/home/harisohmnaathss/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.5/site-
packages/tensorflow/python/platform/app.
py", line 124, in run
_sys
浏览 0提问于2018-03-09得票数 0
请任何人帮助我解决代码中的问题，我可以在Colab中运行代码，但是在我的本地jupyter，它弹出以下错误。"TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index"
代码：
writer = tf.io.TFRecordWriter(OUTPUT_IMAGE_TFR)
patch = [[]]
cur_patch = 1
for prediction in predictions:
patch[0].append(tf.argmax(prediction, 1))
i
浏览 4提问于2022-02-02得票数 -1
1回答
情况
我试着把图像数据存储在to记录中。
详细信息
图像具有形状(256,256,4)和标签(17)。似乎正确保存了be记录(可以成功地解码高度和宽度属性)。
问题
当我使用会话从the记录中提取图像和标签时，会引发错误。似乎有一些与标签形状不一样的东西。
错误消息
信息:tensorflow:错误报告协调员：'tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError'>，输入到>reshape是一个张量，有34个值，但是请求的形状有17个[Node: Reshape_4 =reformpe]]
浏览 3提问于2017-07-12得票数 1
好的，标题听起来有点吓人，也不可能，但这就是我想要做的。
基本上，我正在创建一个游戏预加载器(一个将一些游戏文件预加载到RAM中的程序，以便当游戏必须访问这些文件时，它们已经在RAM中)
我知道文件的名称和我想要“预加载”的文件的路径。
我还注意到，当右击文件(它是一个地图)并用游戏打开它时，它会在执行游戏之前将地图加载到RAM中(我知道这一点，因为在游戏和地图打开之前，我使用了2.52 to的内存，当我用游戏打开地图时，它达到了2.95，而正常启动游戏时它使用了2.8)
有没有一种方法可以在游戏中打开所有这些文件，而不需要打开大量的游戏？我知道我的问题表达得很糟糕，但至少有人能给我指出正确的
浏览 5提问于2013-11-07得票数 0
我遵循了tensorflow For Poets ()的步骤，使用Tensorflow训练我自己的数据集，并获得了非常好的预测result.This为我提供了retrained.py，label_images.py，retrained_graph.pb，retrained_labels.txt files.So我有我自己的模型图和标签文件。
在那之后，我从github下载了iOS的Tensorflow示例项目。该项目在iOS平台上运行成功。但是当我使用我自己的retrained_graph.pb，retrained_labels.txt文件来代表示例模型和标签文件时，我得到的错误如下-
错误：
浏览 1提问于2017-08-24得票数 1
1回答
top命令的输出显示，"buff/cache“使用了29 by的内存。这意味着什么，我怎样才能解放它？它几乎占内存的90%。
📷
浏览 0提问于2019-05-28得票数 18
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1回答
我正在开发一个应用程序，它可以监听磨损侧的gps位置，并将它们写在文件中。由于我希望将此文件同步在手持端，因此在获取这些文件时，我正在将这些位置添加到数据堆中：
private void addLocationEntry(double latitude, double longitude, float accuracy, long gpsTime, float speed, double altitude, long time){
String PATH = "/GPSdata";
if(!googleClient.isConnected()){
浏览 2提问于2015-12-18得票数 0
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1回答
我想把大的numpy ndarray序列化为TFRecord。问题是，这个过程慢得让人痛苦。对于(1000000，65)大小的数组，它几乎需要一分钟。将其序列化为其他二进制格式(HDF5、npy、parquit...)只需要不到一秒钟。我很确定有一种更快的方法来序列化它，但我就是想不出来。
import numpy as np
import tensorflow as tf
X = np.random.randn(1000000, 65)
def write_tf_dataset(data: np.ndarray, path: str):
with tf.io.TFRecordWr
浏览 2提问于2020-06-03得票数 3
2回答
我正在调试一个复杂的Javascript应用程序中的内存泄漏(数百个文件和近一百万行代码)。这是一款游戏，所以它大量使用了PNG图形和2d画布。
当使用Chrome的开发工具进行内存分析时，我没有看到堆分配发生太大变化，但是Chrome的任务管理器中的内存使用量却在继续上升。事实上，GPU内存加上JS内存只占总内存的一半左右。我该如何去调试剩下的内存呢？
浏览 1提问于2014-12-13得票数 3
项目细节
我正在运行一篇基于GAN的研究论文的开放源代码--“基于生成对抗性网络的语音识别的研究”
源代码：
依赖性包括：
Python 2.7
TensorFlow 1.4.0
我在GPU虚拟机上使用python2.7调出了一个TensorFlow 1.4.0的Docker映像，该虚拟机通过以下命令连接到ssh连接：
docker pull tensorflow/tensorflow:1.4.0-gpu
我在跑步
bash rsrgan/run_gan_rnn_placeholder.sh
根据的自述
问题的细节
一切正常工作，模型正在训练，损失正在减少，但只有一个问题:在一
浏览 13提问于2020-03-28得票数 1
我想将张量保存为TFRecord格式。我试过这个： import tensorflow as tf
x = tf.constant([[2.0, 3.0, 3.0],
[1.0, 5.0, 9.0]], dtype='float32')
x2 = tf.io.serialize_tensor(x)
# I understand that I can parse it using this:
# x3 = tf.io.parse_tensor(x2, 'float32')
record_file = 'temp.
浏览 30提问于2020-06-22得票数 4
回答已采纳
我有一个应用程序，它被用户用来下载一些文件，这些文件不幸地通过webservice.The the服务检索，并在有效负载中提供文件的内容:(
所以我可能会同时在webapp的内存中有很多文档，这会导致内存不足。
问题是:当用户按下网页下载时，我开始在outputstream...but上写东西，用户收到一个弹出窗口，上面写着“保存”或“取消”。在他按下保存之前，文档会发生什么情况？如果他按了取消呢？
输出流在写入时被阻止，直到用户按下保存？
谢谢..。
浏览 0提问于2011-07-29得票数 1
回答已采纳
读取tfrecords、添加字段并将其写回的快速方法是什么？下面是一个执行此操作的程序，给定的目录为*.tfrecords。说这样做 example = tf.train.Example()
example.ParseFromString(rec_str.numpy())
output_string = example.SerializeToString()
writer.write(output_string) 对于输入中的每条记录都是一个时间单位，然后添加
浏览 23提问于2020-12-08得票数 1
我对tensorflow 1.15中的RDMA支持感兴趣，因为工人和参数服务器无需通过CPU直接通信。我没有infiniband谓词设备，但可以从源构建tensorflow并支持谓词
bazel build --config=opt --config=cuda --config=verbs //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
在sudo yum install libibverbs-devel之后-7点。但是，在pip安装了构建的软件包之后，通过
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/bu
浏览 4提问于2020-07-20得票数 0
1回答
据我所知，当您映射一个文件时，您基本上是将该文件的页面缓存直接映射到您的进程中，而当您使用O_DIRECT时，您就绕过了页面缓存。将两者结合使用是否有意义？如果我的理解是正确的，那么它是如何工作的呢？mmap似乎依赖于页面缓存中的文件，而O_DIRECT似乎阻止它进入页面缓存(假设系统上没有打开任何其他文件)。我找到了，但回答者似乎认为这很正常。
浏览 0提问于2015-10-31得票数 6
我的代码能够成功地构建图形并在Azure ML上以CPU模式运行图形，但是GPU在图形构建阶段报告了一个ResourceException。
我只需删除设备命令，就可以在CPU和GPU模式之间切换：
对于tf.device('/cpu:0')，tf.name_scope('embedding')：#cpu模式运行良好
使用tf.name_scope('embedding')：#gpu模式引发异常
我尝试加载较少的数据，但也没有工作。
我怀疑我在安装GPU时错过了一些步骤。有什么想法吗？
Azure错误消息：
当使用shape78298,300分配
浏览 0提问于2018-03-07得票数 0
1回答
我试图在一些遥感数据上运行Deeplab v3+ (标准的tensorflow版本)来执行二进制分类(对冲或无对冲)，但我发现输出非常奇怪，这使我相信在读取输入数据时可能出了问题。
在运行vis.py脚本之后，我将在segmentation_results文件夹中作为000000_image.png输出获得以下内容。据我所知，名为xxxx_image的图像应该表示原始图像吗？这里的像素值从0到3，在其他图像中可以是0-7.
但是我的原始图像看起来像这样(不是完全相同的文件，只是原始数据的一个例子，这样你就知道了)。
该文件夹中还包含预测文件：
因此，我假设预测=分
浏览 1提问于2019-08-01得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一些数据(大约150到200 MB)，需要转换成XML文件。我以前尝试过基于DOM来执行这个任务，但是内存是一个很大的限制。
我开始查看StaX实现，并进行了一些查询。
假设我有以下代码。
XMLStreamWriter writer = factory.createXMLStreamWriter(new FileWriter("output.xml"));
writer.writeStartDocument(" ");
writer.writeStartElement(" ");
writer.writeStartElem
浏览 6提问于2013-06-14得票数 2
我使用以下命令在ipython上运行翻译演示：
>> %run translate.py --data_dir data --train_dir data --max_train_data_size 100000
由于某些原因，该进程会自动终止。以下是运行的输出。
Preparing WMT data in data/
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:25] Local device intra op parallelism threads: 3
I tensorflow/core/common_runtime/lo
浏览 1提问于2015-11-17得票数 1
我是tensorflow的新手。我用tensorflow训练了一个图像分类模型，预测效果很好。但是，当我试图将测试数据集的分类结果写入结果文件时，就会说tensorflow.python.framework.errors_impl.PermissionDeniedError:文件是不开放的，不能写入。
下面是我的python代码：
import tensorflow as tf, sys
import os
image_path = sys.argv[1]
images = os.listdir(image_path)
f = file("/tf_files/result.csv&#
浏览 3提问于2017-04-07得票数 1
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3回答
我已经为一个模拟器构建了一些代码，现在正在尝试使用TI的免费工具链交叉编译到一个64 of的nvram目标。编译器声称我的代码在ROM之外大约有34 my：
(...) msp430-elf/bin/ld: region `ROM' overflowed by 33716 bytes
另一行表示它无法将.text字段放入其分配的空间中。我无法相信我的添加总数是34 by，更不用说导致二进制文件溢出这么多了。
我的代码添加到项目中的.o文件只占项目总数的一小部分(占1.9MB的200 in )，而且我从项目开始就提取了大量的组件。
我已经在传递编译器的-Os -s标志。
新代
浏览 0提问于2018-10-10得票数 24
回答已采纳
因此，我想要做的是有一个api，它从一个大型数据库中获取几个列，并将它们作为CSV (文本)返回。如果我首先尝试获取它们，然后构建csv，就会出现问题，因为内存很快就会填满( 800k行占400MB)。这是我得到的最接近于它工作的格式，但它的格式不是真正的CSV，它是由引号分隔的行，并且它不是单个字符串。
public IEnumerable<string> getCSV()
{
var names = typeof(AddressBook).GetProperties()
.Select(property =&g
浏览 0提问于2020-02-03得票数 0
我们在java中模拟p2p网络。所以我们将文件分成块(使用校验和)，这样一旦我们有了所有的部分，单独的块就可以重新编译成原始文件。在下载时存储各个部件的最佳方法是什么？
我在考虑将每个区块存储为单独的file...but，如果有20000个区块，就会创建同样多的文件。这是最好的方法吗？
谢谢
浏览 14提问于2017-02-15得票数 0
我正在用to_csv将一个字典转换为pandas对象。我有两种方法来做这件事
1-通过在磁盘中写入文件(使用open语句)
2-通过写入内存(StringIO、BytesIO)
我已经通过在磁盘中创建文件和使用StringIO转换为pandas对象这两种方式使用过它。我试图阅读这三个之间的比较，但有点困惑，哪一个更快，这样我就可以在生产中使用它来处理大量数据。
浏览 0提问于2020-04-09得票数 0
我是tensorflow的新手，这可能是一个简单的问题。我想知道在代码中分配GPU设备的正确机制是什么。具体来说，我想把这部分代码转移到GPU上： tfr_opt = tf.python_io.TFRecordOptions(tf.python_io.TFRecordCompressionType.NONE)
for lod in range(self.resolution_log2 - 1):
tfr_file = self.tfr_prefix + '-r%02d.tfrecords' % (self.resolut
浏览 20提问于2019-08-30得票数 0
2回答
我想使用tfjs节点使用Tensorflow处理一些图像(实际上相当多)。
不幸的是，在我的覆盆子Pi上，我很快经历了一个内存不足的错误.这是打字稿中的一个片段：
import * as tfnode from '@tensorflow/tfjs-node'
import * as fs from 'fs'
import * as path from 'path'
import * as process from 'process'
let counter = 0
setInterval(() => {
cons
浏览 13提问于2020-05-25得票数 3
回答已采纳
我正在处理一个序列序列语言模型，在更改代码以将自定义的字嵌入权传递给嵌入层之后，当我试图在gpu上进行训练时，我收到了一个OOM错误。
以下是相关代码：
def create_model(word_map, X_train, Y_train, vocab_size, max_length):
# define model
model = Sequential()
# get custom embedding weights as matrix
embedding_matrix = get_weights_matrix_from_word_map(word_map
浏览 0提问于2018-08-01得票数 0
我的服务器经常出内存。在多站点安装中大约有40个(Drupal 7)站点。它们都启用了缓存。有没有办法找出谁占的资源最多？
浏览 5提问于2015-09-11得票数 1
我的GPU信息在下面。
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 410.79 Driver Version: 410.79 CUDA Version: 10.0 |
|-------------------------------+-------------------
浏览 2提问于2019-12-10得票数 0
回答已采纳
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