tensorflow在num_works在哪里设置 / 张生荣

pytorch DataLoader的num_workers参数与设置大小详解

Q:在给Dataloader设置worker数量(num_worker)时,到底设置多少合适?这个worker到底怎么工作的? train_loader = torch.utils.data.Data ...

服务器有多张显卡,一般是组里共用,分配好显卡和任务就体现公德了.除了在代码中指定使用的 GPU 编号,还可以直接设置可见 GPU 编号,使程序/用户只对部分 GPU 可见. 操作很简单,使用环境变量 ...

下面代码的功能是先训练一个简单的模型,然后保存模型,同时保存到一个pb文件当中,后续可以从pd文件里读取权重值. import tensorflow as tf import numpy as np ...

笔者需要tensorflow仅运行在一个GPU上(机器本身有多GPU),而且需要依据系统参数动态调节,故无法简单使用CUDA_VISIBLE_DEVICES. 一种方式是全局使用tf.device函数 ...

Tensorfow框架下,在模型运行时,设置对显存的占用. 1. 按比例 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_me ...

在tensorflow中,默认指定占用所有的GPU,如需指定占用的GPU,可以在命令行中: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 这样便是只占用1号GPU,通过命令 nvidia ...

TensorFlow中的log共有INFO.WARN.ERROR.FATAL 4种级别.有以下几种设置方式. 1. 通过设置环境变量控制log级别可以通过环境变量TF_CPP_MIN_LOG_LEV ...

安装TensorFlow后,在Python中输入 import tensorflow as tf 时提示一下类似错误 ImportError: libcusolver.so.*.0: cannot ...

一. 通过 ConfigProto 设置多线程 (具体参数功能及描述见 tensorflow/core/protobuf/config.proto) 在进行 tf.ConfigProto() 初始化时 ...

在Python代码中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 设置定量的GPU使用量: ...

tensorflow下设置使用某一块GPU(从0开始编号): import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_I ...

这是最近碰到一个问题,先描述下问题: 首先我有一个训练好的模型(例如vgg16),我要对这个模型进行一些改变,例如添加一层全连接层,用于种种原因,我只能用TensorFlow来进行模型优化,tf的优化 ...

win7 系统环境安装步骤: 1.首先是安装Python,建议安装anaconda 2.安装完anaconda后打开anaconda promp命令行promp,输入conda list. 可以看到已 ...

tensorflow利用anaconda在ubuntu下安装方法及jupyter notebook运行目录及远程访问配置 Ubuntu下安装Anaconda bash ~/file_path/file ...

AlexNet是2012年ImageNet比赛的冠军,虽然过去了很长时间,但是作为深度学习中的经典模型,AlexNet不但有助于我们理解其中所使用的很多技巧,而且非常有助于提升我们使用深度学习工具箱的 ...

给大家分享一下TensorFlow在MAC系统中的安装步骤以及环境搭建的操作流程. TensorFlow 底层的图模型结构清晰,容易改造:支持分布式训练:可视化效果好.如果做长期项目,接触较大数据集的 ...

Tensorflow数据读取有三种方式: Preloaded data: 预加载数据 Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端. Reading from file: 从文件中直接读取 ...

使用Tensorflow进行深度学习训练的时候,需要对训练好的网络模型和各种参数进行保存,以便在此基础上继续训练或者使用.介绍这方面的博客有很多,我发现写的最好的是这一篇官方英文介绍: http:// ...

在学习TensorFlow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解.确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合适的学习材料.今天这篇文章就以图片的形式,用最简单的语言,为大家详细解释一下 ...