11 2019 档案
摘要:pytorch 版本使用1.1.0 参照下列命令 pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl ##(CUDA 10.0) https://download.pytor
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摘要:tensorflow给出的压缩 :https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/pruning/pruning_with_keras
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摘要:tf.add_to_collection() tf.get_collection() tf.add_n() tf.add_to_collection:把变量放入一个集合,把很多变量变成一个列表 tf.get_collection:从一个结合中取出全部变量,是一个列表 tf.add_n:把一个列表的东
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摘要:出现这个的原因是gpu显存不够导致的,一般是我们设置了程序根据需求增长导致的 这里,我们设置 allow_growth=False 就可以控制显存使用的增长,从而控制显存的使用,而不会程序运行一半报错。 这种情况是建立在我们的显存比较小的情况下使用的策略,如果说我们显存够大则不用担心这种问题。
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