2 个 IndexedSlices 不支持高效 allreduce

2024-04-03

我正在尝试在多个 GPU 上运行子类 Keras 模型。代码按预期运行,但是在代码执行过程中出现以下“警告”:

“2 个 IndexedSlices 不支持高效 allreduce”

这是什么意思?我遵循 Tensorflow 2.0 Beta 指南上的多 GPU 教程。我还将 Dataset API 用于我的输入管道。


None

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

2 个 IndexedSlices 不支持高效 allreduce 的相关文章

  • 支持 Nvidia CUDA 工具包 9.2

    Tensorflow gpu 绑定到 Nvidia CUDA Toolkit 的特定版本的原因是什么 当前版本似乎专门寻找 9 0 并且不适用于任何更高版本 例如 我安装了最新的 Toolkit 9 2 并将其添加到路径中 但 Tensor
  • 具有高级计算功能的 Keras 自定义层

    我想写一些自定义的Keras分层并在层中进行一些高级计算 例如使用 Numpy Scikit OpenCV 我知道有一些数学函数keras backend可以对张量进行操作 但我需要一些更高级的功能 但是 我不知道如何正确实现这一点 我收到
  • 使用输入管道时如何替换 feed_dict?

    假设您有一个已与feed dict到目前为止将数据注入到图表中 每隔几个时期 我就会通过将任一数据集的一批数据输入到我的图表中来评估训练和测试损失 现在 出于性能原因 我决定使用输入管道 看看这个虚拟示例 import tensorflow
  • Tensorflow推荐的系统规格?

    我开始在我的 RHEL 6 5 机器上安装 Tensorflow 但事实证明 Tensorflow 需要 glibc gt 2 17 而 rhel 6 5 上默认的 glibc 是 2 12 我想知道是否有人可以帮助我了解张量流的最低 推荐
  • 多输出回归问题的多重损失

    所以我试图训练一个 CNN 模型来预测 4 个实值输出 回归问题 我尝试使用均方误差作为损失函数 我的问题是我是否将输出层分支为 4 个不同的输出层 其中有 4 个不同的输出层由于最后一层的权重是单独更新的 loss 4 MSE 确实可以使
  • 如何使用 Tensorflow 中的 Hugging Face Transformers 库对自定义数据进行文本分类?

    我正在尝试使用 Hugging Face Transformers 库提供的不同变压器架构对自定义数据 csv 格式 进行二进制文本分类 我正在用这个张量流博客文章 https blog tensorflow org 2019 11 hug
  • Tensorflow图像读取空

    这个问题是基于 Tensorflow图像读取与显示 https stackoverflow com questions 33648322 tensorflow image reading display 根据他们的代码 我们得到以下内容 s
  • 通过 cmake 使用预编译的张量流

    我已经建立了一个 C 项目CLion使用CMake 我正在使用各种第三方库 并且还想集成张量流 我试过了bazel编译张量流到共享库libtensorflow so哪种工作有效 但是仍然有相当多的依赖项 例如当前的 protobuf 版本
  • conv1D 中形状的尺寸

    我尝试过构建一个只有一层的 CNN 但遇到了一些问题 事实上 编译器告诉我 ValueError 检查模型输入时出错 预期的 conv1d 1 input 具有 3 个维度 但得到形状为 569 30 的数组 这是代码 import num
  • Tensorflow如何生成不平衡组合数据集

    我对新数据集 API tensorflow 1 4 有疑问 我有两个数据集 我需要创建一个组合的不平衡数据集 即 每个批次应包含第一个数据集中一定数量的元素和第二个数据集中一定数量的元素 例如 dataset1 tf data Datase
  • 从字符串列表创建 TfRecords 并在解码后在张量流中提供图形

    目的是创建 TfRecords 数据库 给定 我有 23 个文件夹 每个文件夹包含 7500 个图像 以及 23 个文本文件 每个文件有 7500 行描述单独文件夹中 7500 个图像的特征 我通过以下代码创建了数据库 import ten
  • 如何将两个 keras 模型连接成一个模型?

    假设我有一个 ResNet50 模型 我希望将该模型的输出层连接到 VGG 模型的输入层 这是 ResNet 模型和 ResNet50 的输出张量 img shape 164 164 3 resnet50 model ResNet50 in
  • 使用keras进行K折交叉验证

    由于神经网络的运行时间巨大 卷积网络中的 k 折交叉验证似乎没有受到重视 我有一个小数据集 我有兴趣使用给出的示例进行 k 折交叉验证here https gist github com fchollet 0830affa1f7f19fd4
  • Tensorflow seq2seq 获取序列隐藏状态

    我不久前才开始研究tensorflow 我正在研究 seq2seq 模型 并以某种方式让教程起作用 但我一直坚持获取每个句子的状态 据我了解 seq2seq 模型采用输入序列并通过 RNN 为序列生成隐藏状态 随后 模型使用序列的隐藏状态来
  • 无需安装 Tensorflow 即可服务 Tensorflow 模型

    我有一个经过训练的模型 想在 python 应用程序中使用 但我看不到任何在不安装 TensorFlow 或创建 gRPC 服务的情况下部署到生产环境的示例 有可能吗 在这种情况下 正确的做法是什么 如果不使用 TensorFlow 本身或
  • Tensorboard——High-level节点的计算时间与其子节点计算时间的总和不同

    继tutorial https www tensorflow org programmers guide graph viz在 TensorFlow 上 我试图使用张量板来理解运行时统计数据 我发现代表名称范围的高级节点的计算时间不等于其子
  • 安装后 Anaconda 提示损坏

    我刚刚安装张量流GPU创建单独的后环境按照以下指示here https github com antoniosehk keras tensorflow windows installation 但是 安装后当我关闭提示窗口并打开新航站楼弹出
  • 交换keras中的张量轴

    我想将图像批次的张量轴从 batch size row col ch 交换为 批次大小 通道 行 列 在 numpy 中 这可以通过以下方式完成 X batch np moveaxis X batch 3 1 我该如何在 Keras 中做到
  • 对输入求 Keras 模型的导数返回全零

    所以我有一个 Keras 模型 我想将模型的梯度应用于其输入 这就是我所做的 import tensorflow as tf from keras models import Sequential from keras layers imp
  • NotImplementedError:无法将符号张量 (lstm_2/strided_slice:0) 转换为 numpy 数组。时间

    张量流版本 2 3 1 numpy 版本 1 20 在代码下面 define model model Sequential model add LSTM 50 activation relu input shape n steps n fe

随机推荐