这是我得到的错误: Error: A resource with the ID "/subscriptions/subid/resourceGroups/tf-nonprod/providers/Microsoft.Compute/virtualMachines/windows-web1" already exists - to be managed via Terraform this resource needs to be imported into the State. Please see the resource documentation for "az
我在tensorflow的tf.function上有问题。它似乎无法转换包含指令tf.stack()的函数。
在这里,我编写了一个简单的代码来突出这个问题:
import tensorflow as tf
c = tf.Variable([[1., 5.], [2., 4.]])
@tf.function
def toy_fct(x):
y = tf.stack([x[0,:], x[1,:]], axis=0)
return y
toy_fct(c)
我收到的信息如下:
WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform <
我试图将在下面的循环中创建的变量$d、$tf_name、$db_orig存储到一个文件中。我希望以一个以选项卡分隔的MY_FILE.txt结束,该选项卡包含以下字段$d、$tf_name、$db_orig以及这组变量的每一次迭代,这些变量将存储在文件MY_FILE.txt的新行中。
MY_ARRAY=()
for d in */
do
IN=$d
folderIN=(${IN//_/ })
tf_name=${folderIN[-1]%/*}
db_orig=${folderIN[-2]%/*};
ENTRY="$d\t$tf\t$id\t$db_o
我正在尝试使用以下命令在我的本地目录中安装TensorFlow。
export TF_BINARY_URL=http://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --install-option="--prefix=$PYTHONUSERBASE" --upgrade $TF_BINARY_URL
我收到以下错误:
IOError: [Errno 28] No space left on device
然后,我执行了d
我正在尝试在我的Tensorflow代码中实现分布式执行。我创建了一个简单的示例。当我运行它时,程序不会产生任何结果。我的猜测是没有为我的Linux系统正确设置主机位置。 import tensorflow as tf
cluster = tf.train.ClusterSpec({"local": ["localhost:2222", "localhost:2223"]})
x = tf.constant(2)
with tf.device("/job:local/task:1"):
y2 = x - 66
允许匿名访问tfs门户网站吗?
如果能够允许没有登录的用户访问/tfs/DefaultCollection/ProjectName/_dashboards,最好也可以访问Work选项卡中的信息,那就太好了。
尝试在“访问级别”选项卡中添加“每个人”组。在集合的安全选项卡中,在项目的安全选项卡上,在TFS服务器上的集合上,以及在IIS服务器上启用匿名身份验证,但没有任何运气。
在尝试导航到仪表板时,仍然会得到一个要登录的提示,如果我取消了该提示,则会得到以下错误:
Error
The page you are looking for is currently unavailable.
TF40
我认为这可能会因为tensorflow-gpu包和tensorflow软件包中的一些复杂问题而受到影响,这就是为什么我要得到这个.
我只是试图训练一个普通的软件最大分类器两个隐藏层和输入所需的张量的tf.float32格式,但我得到了这个错误.
WARNING: Entity <bound method Dense.call of <tensorflow.python.layers.core.Dense object at 0x000002F4EC7C8AC8>> could not be transformed and will be executed as-is.
我正在使用Tensorflow的C API在并行模拟中进行推理。因为我想要AVX支持,所以我从源代码编译了Tensorflow。我链接了它,并使用wmake编译了所有内容。 现在,如果我开始一个正常的(非并行的)模拟运行,一切工作正常。但是如果我将其并行化,我会在开始模拟运行后立即得到这个错误: [node134:18796] *** Process received signal ***
[node134:18796] Signal: Segmentation fault (11)
[node134:18796] Signal code: Address not mapped (1)
[n
我的笔记本电脑是Macbook Pro 2016,带有显卡Radeon Pro 460。我是否可以利用我的GPU来加速tensorflow?
据我所知,CUDA是为NVIDIA卡,和CUDA版本的TF不工作。还有其他工具可以使用GPU来运行TF,如OpenCL吗?
更新:一个潜在的答案是:“你可以使用tf-香菜在Macbook Pro 2016上运行Tensorflow。披露:我是作者。-休·珀金斯两天前。”
我以前在几个项目中使用过tensorboard,它工作得很好。当我现在运行这些项目时,它仍然可以工作。但是,在新项目中,我保存的摘要标量将不会显示。图形在那里,看起来是正确的,但是“没有找到标量数据”对话框在标量选项卡下。我试着写出我能想到的最简单的测试代码,但它仍然不能工作:
import tensorflow as tf
tf.reset_default_graph()
g = tf.Graph()
with g.as_default():
y = tf.Variable(1)
initialize = tf.global_variables_initializer