tensorflow_model_serving部署时默认会占满整个GPU的显存, 这会很费显存,让model serving按需使用显存的方案如下: 解决方案详见: https://github.com/tensorflow/serving/issues/836#issue-311505466 指定platform_config_file, 文件内容: platform_configs {key: "tensorflow"value {source_adapter_config {[type.googleapis.com/tensorflow.serving.SavedModelBundleSourceAdapterConfig] {legacy_config {session_config {allo...
一、均方误差 import tensorflow as tfx = tf.random.normal([2, 4]) w = tf.random.normal([4, 3]) b = tf.zeros([3]) y = tf.constant([2, 0]) #标签值with tf.GradientTape() as tape:tape.watch([w, b])prob = tf.nn.softmax(x@w+b, axis=1)loss = tf.reduce_mean(tf.losses.MSE(tf.one_hot(y, depth=3), prob))grads = tape.gradient(loss, [w, b]) print(grads[0], \n) print(grads[1])二、交叉熵-Entropy ...
很多时候在运行python代码的时候我们需要从外部定义参数，从而避免每次都需要改动代码。所以一般我们都会使用 argparse 这个库。其实TensorFlow也提供了这个功能，那就是 tf.app.flags 。 使用方法很简单 tf.app.flags.DEFINE_boolean("param_name", "default_val", "description")上面给出的是定义一个bool变量，第一个参数是指参数名，第二个是默认值，第三个是对该变量的描述，如果不想描述可以直接用 ""。 除了bool类，我们还可...
我正在尝试模仿以下在PyTorch中完成的操作：vol = Variable(torch.FloatTensor(A, B*2, C, D, E).zero_()).cuda() for i in range(C):if i > 0 :vol[:, :B, i, :,i:] = input0[:,:,:,i:]vol[:, B:, i, :,i:] = input1[:,:,:,:-i]else:vol[:, :B, i, :,:] = input0vol[:, B:, i, :,:] = input1到目前为止,我已经尝试在TF中使用以下切片分配并将其包装在Keras Lambda层中：vol = tf.Variable(K.zeros((A, D, E, C, B*2))) for i in r...
我需要将方法定义为自定义渐变,如下所示：class CustGradClass:def __init__(self):pass@tf.custom_gradientdef f(self,x):fx = xdef grad(dy):return dy * 1return fx, grad我收到以下错误：ValueError: Attempt to convert a value (<main.CustGradClass object at 0x12ed91710>) with an unsupported type () to a Tensor.原因是自定义渐变接受函数f(* x),其中x是张量序列.传递的第一个参数是对象本身,即自我. 从documentation开...
我有兴趣在TensorFlow中对Kronecker Recurrent Units实施this paper. 这涉及Kronecker产品的计算. TensorFlow没有Kronecker产品的操作.我正在寻找一种有效而强大的计算方法. 这是否存在,还是需要手动定义TensorFlow操作？解决方法:TensorFlow 1.7在tf.contrib.kfac.utils.kronecker_product中提供了函数kronecker_product：a = tf.eye(3) b = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]]) kron = tf.contrib.kfac.utils.kronecker_product(a...
一、TensorFlow介绍 1、简介 ??TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护...
公司的服务器不能联网，用的cudn9.2版本，只能离线从源码安装tensorflow，查了网上的好多版本，都需要自己下载第三方库，然后修改workspace。但是这种方式改动太大，而且还有可能存在其它问题。 思考了几天之后，想到一个非常巧妙的解决方法。 在本机安装一个http的服务，虽然是离线机器，仍然可以开启http服务 然后将所有要下载的文件放到DocumentRoot中，详情见：https://blog.csdn.net/conling_/article/details/72902571 默认的...
我目前在tensorflow中有一系列链接在一??起的RNN的代码.我没有使用MultiRNN,因为我稍后会对每一层的输出做一些事情.for r in range(RNNS):with tf.variable_scope('recurent_%d' % r) as scope:state = [tf.zeros((BATCH_SIZE, sz)) for sz in rnn_func.state_size]time_outputs = [None] * TIME_STEPSfor t in range(TIME_STEPS):rnn_input = getTimeStep(rnn_outputs[r - 1], t)time_outputs[t], state = rnn_func(rnn_input, st...
要将训练有素的网络导入C,您需要导出网络才能执行此操作.经过大量搜索并几乎找不到相关信息后,我们明确表示应该使用freeze_graph()来做到这一点. 感谢新版0.7的Tensorflow,他们增加了documentation. 在查看文档后,我发现几乎没有类似的方法,你能说出freeze_graph()和之间的区别是什么： tf.train.export_meta_graph,因为它有类似的参数,但似乎它也可以用于将模型导入C(我只是猜测不同的是,通过这种方法使用文件输出你只能使用impor...