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tEnsorFlow 怎么设置成Cpu运行

with tf.Session() as sess: with tf.device("/cpu:0"): 后面写你的代码 如果是新手的话,建议安装tensorflow而不是tensorflow-gpu 希望可以帮到你

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务。 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图。 使用 tensor 表示数据。 通过 变量 (Variable) 维护状态。 使用 feed 和 fetch 可以为任...

应该是不能同时装的 tensorflow install 官网

pip list,看下你安装的模块,如果有tensorflow-gpu就是GPU版本的

Tensorflow的支持列表里是没有Windows的。虽然可以用Docker来实现在Windows上运行,但小问题很多,它支持的最好的还是基于unix内核的系统,如Linux,因此我们最好还是安装一个Linux的环境来运行它。 不过,安装虚拟机对配置有一定要求,毕竟它相...

LSTM的三个门输出数字和向量的情况都有。门(input,forget,output)输出的维度和cell状态的维度一致即可。也就是说三个门的输出分别控制被控制向量(cell input,cell(t-1),cell(t))中的元素。举个例子,如果cell状态的维度是1

可以,只需要不同的session就可以了 sess1 = tf.Session('第1个session名') saver1 = tf.train.import_meta_graph("model路径1")sess1.run(tf.global_variables_initializer()) 。。。。。 sess2 = tf.Session('第2个session名') saver2 = tf.tr...

TensorFlow 使用的语法和隐喻(syntax.0 的最大变化或许不是新语言支持或者新算法。这是提升 TensorFlow 可用性的关键一步,但对于移动平台尤其重要,不管是定制 CPU,TensorFlow 1,由于对 TensorFlow 计算做优化的新编译器,而且为 Python 和 ...

1:TensorFlow可以支持CPU+GPU一起进行深度学习处理。 2:实际运行的效果得看你的处理器及计算卡的性能(计算能力)怎么样了。

调用时,代码如下: y即为输出的结果。 github传送门:SymphonyPy/Valified_Code_Classify 一个识别非常简单的验证码的程序 保存训练好的模型的代码如下: 训练完一个模型后,为了以后重复使用,通常我们需要对模型的结果进行保存。如果用Tensorf...

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