随笔分类 - Tensorflow
摘要：import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
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摘要：ssh -L 6006:localhost:5001 username@ml.cs.tsinghua.edu.cn -p 4513 6006是本地端口 5001是远程tensorboard绑定的端口
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摘要：export LC_ALL=C
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摘要：0.好像装CUDA会自动装nvidia驱动，所以可以尝试直接装CUDA 0.1 可以尝试通过sudo apt install nvidia-cuda-toolkit来安装CUDA 1.下载CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive (
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摘要：1.启动tensorboard tensorboard --logdir="./logs" --port 6006 2.显示graph 3.查看变量 更多参考资料：http://www.jianshu.com/p/d059ffea9ec0
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摘要：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/array_ops/slicing_and_joining
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摘要：yourTensor.get_shape().as_list()
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摘要：首先查看是否使用了import cv2 如果有import cv2，说明是opencv的问题 因为如果你的opencv是本地编译的，那么很可能使用了cudnn进行编译，那么这个cv2就会占用显存，并且和tensorflow冲突。 解决办法：重新编译opencv: http://www.cnblogs
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摘要：可能由于网络问题，程序无法把数据集下载到'./input_data'目录下，可以手动下载到对应目录：（mnist官网：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ The MNIST database of handwritten digits, available from
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摘要：参考资料:https://wookayin.github.io/tensorflow-talk-debugging 几种常用方法: 1.通过Session.run()获取变量的值 2.利用Tensorboard查看一些可视化统计 3.使用tf.Print()和tf.Assert()打印变量 4.使用
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摘要：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/math_ops.html#reduce_mean tf.reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None
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摘要：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/array_ops.html#reshape 例子:
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摘要：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/array_ops.html#concat 例子:
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摘要：python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)' # for Python 2 python3 -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)' # for Python 3
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摘要：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run.pyor import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"
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摘要：如果你是用的GPU版本的Tensorflow，你可以这样来使用CPU版本的Tensorlfow：
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摘要：1.fellow the instruction of https://www.tensorflow.org/install/install_linux#installing_with_anaconda 2.anaconda安装，修改~/.bash_profile为 export PATH=~/an
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