Amazon 声明，TensorFlow 2.3、Python3.7GPU优化后的内核在使用sagemaker笔记本实例时应该可用。但是当我使用ml.p2.xlarge (美国-西部-2) 时，我看不到TensorFlow 2.3Python3.7GPU优化内核
Python3 (MXNet 1.8Python3.7GPU优化
浏览 1提问于2021-06-21得票数 0
import kerasfrom keras.models import Model Dense(10, activation='relu', input_shape=trainX_scaled.shape), #input shape Dense(10, a
浏览 4提问于2022-08-01得票数 0
在tensorflow/keras中使用ADAM作为优化器时，真的有必要优化初始学习率吗？如何做到这一点(在tensorflow 2.x中)？
浏览 282提问于2020-06-14得票数 0
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我正在尝试学习tensorflow优化，因为我主要用Matlab编写代码。我的matlab代码是：x0 = [0.5,0];b = 1;x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq)
我想使用tensorflow实现上述优化。
浏览 2提问于2017-08-13得票数 0
我正在尝试在tensorflow中实现一个优化器，并且一直在查看旧版本的tensorflow中的优化器代码，我想知道这个函数_get_variable_for是做什么的？它是优化器文件中的第一个函数。谢谢你。
浏览 0提问于2018-07-27得票数 0
我正在探索这个任务的TensorFlow。
在TensorFlow中，我注意到您只需指定gpu作为在gpu上执行某些操作的设备，比如在 post中。看起来，并行操作的方式由TF决定，用户没有选择来做出优化决策。TensorFlow性能指南中的“GPU优化”部分也没有提到对并行化操作的显式控制。我的问题是，我可以在TensorFlow中进行类似CU
浏览 8提问于2018-01-08得票数 1
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我希望为Keras中的自定义优化器做SVD (具体来说，我想将移植到Keras。在Tensorflow中，我会使用tensorflow.python.ops.linalg_ops.svd()，但是在keras.backend中没有这样的函数。SVD是否可以在纯Keras设置中执行，或者我可以以某种方式直接使用Tensorflow函数(如果是，如何使用)？编辑：只是为了将来参考，实际上存在一个包装器函数，允许在Kera
浏览 2提问于2018-12-02得票数 3
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我正在尝试在Tensorflow中实现一个无导数的学习算法。因此，不使用反向传播的学习算法，例如讨论了。opt.apply_gradients(capped_grads_and_vars)
但我没有看到一种不依赖于反向传播的学习算法的实现方法另外，我想使用的公式不需要
浏览 2提问于2018-01-24得票数 2
案例1环境: Google框架: Tensorflow 2.4.0，Intel-Tensorflow 2.4.0本例运行良好，并输出了预测的MSE丢失，但当我卸载Intel-Tensorflow2.4.0并仅使用官方Tensorflow
浏览 18提问于2021-07-19得票数 0
我正在根据我在网上找到的一个简单的自动编码器示例在python中构建一个模型。这个例子是为keras写的。通过建议的向tensorflow.keras的转换，我修改了程序的导入，希望不需要进行其他更改。mnistfrom tensorflow.pyth
浏览 3提问于2020-06-12得票数 1
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假设我有一个pytorch模型，描述了某个多维系统基于自身状态x和外部执行器u的演化，所以x_(t+1) = f(x_t，u_t)，f是pytorch的人工神经网络。现在我想解决一个动态优化问题，找到一个最优的u值序列，以最小化依赖于x的目标。类似于：s.t.：x_(t+1) = f(x_t，u_t)有没有一种简单的方法可以使用像pyomo或gekko这样的</
浏览 28提问于2021-05-26得票数 2
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为什么推荐这样做，而不是使用下载页面上提供的轮子文件进行直接pip安装？
我尝试了直接pip安装，然后在inception folder.This中运行了一些脚本，结果显示bazel找不到一些依赖项。我猜这与没有从源代码构建tensorflow有关，但我不明白为什么会这样。有什么建议吗？谢谢!
浏览 1提问于2016-07-14得票数 0
许多操作系统都是通过优化并行化来实现的，因此这个lda应该很容易在gpus或分布式集群上运行。
更短更干净的代码。与许多其他模型一样，特别是NNs，用tensorflow构建这样的模型所涉及的代码较少。当我检查了一些lda的python实现(例如，)之后，我不知道可以使用什么tensorflow操作，应该构建什么样的图形，应该选择什么样的优化器。因为gibbs抽样的过程看起来都
浏览 0提问于2016-06-19得票数 3
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精确的复制命令: toco --帮助文件"C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\t
浏览 0提问于2018-01-25得票数 1
# run_classifier 3来自伯特导入优化4来自bert导入令牌化
1帧/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/bert/optimization.py在() 85 86 -> 87类AdamWeightDecayOptimizer(tf.train.Optimizer)：88“-一个基本的Adam优化器中，包含”正确的“L2重量衰减”89“。AttributeError:模块“<e
浏览 5提问于2020-04-16得票数 6
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我有一台带有操作系统7.2的GPU CentOS机器当我使用更新的keras运行问题时，我得到
W tensorflow/core/W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] TensorFlow库不是为了使用SSE4.1指令而编译的，但是这些指令在您的机器上是可用的
浏览 3提问于2017-02-21得票数 0
1回答
我在Tensorflow中有一个net，我正在尝试在Keras中重新实现它。目前，与Tensorflow模型相比，Keras模型的表现完全不佳。与原始模型相比，损失要高得多，并且下降得更慢。我最好的猜测是我用错了优化器。在Tensorflow代码中，优化器如下所示：learning_rate = tf.train.exponential_de
浏览 17提问于2018-09-04得票数 5
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