随笔分类 - 机器学习入门
摘要：1. Optimizer 简单用法 最小化y = (x-1)^2的代码如下： 其中，minimize() = compute_gradients() + apply_gradients()，如果想在apply gradients之前对gradients做些处理，那么可以拆分成计算梯度和应用梯度两个步
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摘要：1. embedding_lookup用法 输出结果： embedding_lookup([a,b,c], ids=[0,1,2,3])是从列表[a,b,c]中取[0,1,2,3]这4个元素， 从结果（len(ids) x 4 = 4 x 4）来看，取的顺序是： 0：取了a的第1行[ 0 1 2 3
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摘要：原因：还是因为MonitoredTrainingSession中没有指定：master=server.target，添加之后就可以正常运行了。 但是还会报一次tensorflow:Waiting for model to be ready. Ready_for_local_init_op: Vari
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摘要：训练启动时报错： 原因：available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 ]表示tf.Session没有连接到tf.train.Server，In particular, it seems to be a local (or
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摘要：单个GPU启动任务时报OOM的错误： 报错GPU内存不足，就使用2个GPU，使用2个GPU的时候，发现有一块GPU是使用率空闲的，但是内存是满的。添加如下代码： 参考：https://github.com/keras-team/keras/issues/6031
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摘要：tf.train.MonitoredSession 简介 tf.train.MonitoredTrainingSession()解析【精】 浅显易懂的分布式TensorFlow入门教程 深度学习中Batch size对训练效果的影响 如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与l
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摘要：转自：https://blog.csdn.net/daydayup_668819/article/details/80006229 一、单机单卡 单机单卡是最普通的情况，当然也是最简单的，示例代码如下： 二、单机多卡 单机多卡，只要用device直接指定设备，就可以进行训练，SGD采用各个卡的平均值
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摘要：一、从源码编译安装tensorflow System information 1. git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow 2. ./configure 3. bazel build --config=opt --config=cuda
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摘要：目前总共7篇： horovod使用学习准备之一 -- 为tf添加新操作 horovod使用学习准备之二 -- tf.IndexedSlices horovod使用学习准备之三 -- HorovodGlobalState horovod使用学习准备之四 -- MPI_Gather和MPI_Allgat
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摘要：执行 显示 发现libtensorflow_framework.so => not found 未完待续。。。
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摘要：环境： 1. 下载models 这里直接放在/iris目录下 2. 安装依赖库 Tensorflow Object Detection API依赖以下库: 3. 如何安装Tensorflow , 请参考： windows：https://www.cnblogs.com/lixiaolun/p/903
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摘要：机器学习新手使用入门 本文档介绍了如何使用机器学习按品种对鸢尾花进行分类（归类）。本文档深入介绍了如何使用 TensorFlow 代码执行此项任务，以此来解释机器学习的基本原理。 如果以下列表所描述的情况与您相符，那么您就来对地方了： 您对机器学习知之甚少或一无所知。 您想学习如何编写 Tensor
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摘要：运行https://www.tensorflow.org/get_started/get_started_for_beginners中的示例： 报错： "ValueError: features should be a dictionary of `Tensor`s. Given type: <cl
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摘要：命令行输入python 可以查看python版本。 然后输入 就可以查看tf版本了：
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摘要：参考： https://www.tensorflow.org/install/install_windows#installing_with_native_pip 1. 安装python和tensorflow 来自 python.org 的 Python 3.5.x 64 位 来自 python.o
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摘要：1. 安装python-3.6.5 1.1. 下载源文件Python-3.6.5.tgz 1.2. 解压源文件 注： 这里使用xfz命令，而不建议使用-xvzf命令，因为其释放的文件夹需要root权限才可以更改或者删除。 1.3. 添加配置 配置完成后，终端会显示下面一段话，可以选择无视它，不影响后
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