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我有一个用例，在这种情况下，我需要从训练有素的LSTM模型(TensorFlow = 2.8和Python3.9)中进行预测，其中数据集很大，并在我的GPU卡上导致OOM错误。我的转变是对每一批进行预测，并将结果张量存储在Python3列表中：train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slicesy_pred)
len(preditcions)
# Each batc
浏览 2提问于2022-05-25得票数 0
新的CUDA 11.x版本增加了对TF32格式的支持，为新卡(RTX30xx、A100等)增加了其他新功能。如果您有GTX 1050或RTX 2080 (有张量核)，是否值得升级到CUDA 11.x？
难道新特性只会增加计算开销(至少在安装文件的大小上是这样)，而旧的GPU将无法使用这些新特性吗？
浏览 0提问于2021-04-27得票数 0
有了tensorflow 1.3中的标量摘要，我现在可以定义一个‘族’，它将有助于在相同的tensorboard选项卡下对相关指标进行分组。precision(labels, predictions)然后，我可以通过执行以下操作在tensorboard中的单个选项卡下显示这些内容：
tf.summary.scalar('precision', precision, family = 'precision/recall'
浏览 8修改于2017-08-25得票数 1
) a = tf.fill([16, 16], 1.1)import tensorflow as tf
repeat = 2**10
use_gpu = False
浏览 0修改于2018-06-23得票数 5
public void getBoard() { String gameString = tf11.getText()tf26.setText(tf11.getText().substring(tf11.getLength()-1));
tf11.setText(tf11</
浏览 0提问于2018-12-14得票数 0
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(0,10,11)x_test = np.linspace(0,10,11)
X = tf.placeholder("float32", [None, 11])def multilayer_perceptronSto
浏览 3提问于2019-02-26得票数 0
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sess.run(train, {x: [df.values[i][0:11]], y: [df.values[i][11:]]})y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,10])
W1 = tf.Variable(tf
浏览 4修改于2020-06-20得票数 0
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imgs= np.random.rand(11,240,320,3)patch = np.random.rand(11,128,128,1)
pts = tf.convert_to_tensor(pts)
patch = tf.convert_to_tensor= values[2].shape = [11,128
浏览 35提问于2021-04-21得票数 0
我想在TensorFlow中使用特征值，但是它使用“tf.self_adjoint_eig”给出了错误的特征值/特征向量。`A11 = tf.constant([[1, 3],[1, 1]], dtype=tf.float32)e1 = tf.diag(e1)
A11r = tf.matmul(tf.matmul(W1, e1), <
浏览 0提问于2018-07-26得票数 3
, FROM tf_history AS tf_htf_history
thefind_id int(11) NO
product_idint(11) N
浏览 0修改于2012-12-04得票数 2
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g++ -std=c++11 tf_approxmatch.cpp tf_approxmatch_g.cu.o -o tf_approxmatch_so.so -shared -fPIC -I$(tensorflow) -lcudart -L $(cudalib) -O2 -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0
tf_approxmatch_g.cu.o: tf_approxmatch_g.cu$(nvcc) -D_GLIBCXX_USE_CXX<em
浏览 37提问于2021-01-06得票数 0
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TF_CFLAGS=$(python -c 'import tensorflow as tf; print(" ".join(tf.sysconfig.get_compile_flags()))')g++ -std=c++11 -shared coref_kernels.cc -o coref_kernels.so -fPIC ${TF_CFLAGS
浏览 2修改于2019-06-15得票数 0
我使用的是jQuery选项卡控件：我的设计是： <!-- review tabs --> <ul>
<li id="tf1"><a href="..ucid=1" tit
浏览 0修改于2011-07-04得票数 0
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当我运行我的代码时，我总是看到来自Tensorflow的调试信息，它将显示我的两个GPU卡的信息。然而，如果我没有指定TF，会使用哪一个？如果我有多个GPU卡，我是否需要为TF指定一个GPU以提高效率。谢谢~！
浏览 19提问于2017-08-28得票数 1
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1回答
这是一个简单的代码，它使用tensorflow在计算图中创建一个节点：tf.constant(5)writer.close()tensorboard --logdir=[!
浏览 3修改于2017-04-28得票数 0
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我将以下代码放在不同的GtkNotebook选项卡和不同的类中： self.vsm_fig = plt.figure(1) subplots_adjust(bottom=0.20) self.tf_idf_chart_vbox.pack_start(se
浏览 8提问于2013-06-12得票数 0
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reference window)
p1=tf.extract_image_patches(x,sizes=[1,wsize,wsize,1],strides=[1,1,1,1],rates=[1,1,1,1],padding="SAME")
test=tf.reshape(p1, [tf.r
浏览 8提问于2019-11-11得票数 0
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Values Tensor: [[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15]]更新的：我认为如下所示，tf.sets.set_intersection可能有用。import tensorflow as tf
a = tf.constant([[1,2,3,4,5], [6
浏览 0修改于2018-06-22得票数 5
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(MouseEvent.MOUSE_OUT, out11);var textformat11:TextFormat = new TextFormat; fl_TF11.autoSize = TextFieldAutoSize.LEFT; fl_TF11
浏览 30提问于2020-12-31得票数 0
考虑一下units=11
unidad=tf.Variable([[1.0]]) # + 0.0* entrada[:,:1]
denseSoftmax=tf.keras.layers.Dense(units,name="denseSoftmax====================================
浏览 7修改于2022-06-12得票数 0
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