自述文件在https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/go描述了一个有点脱节的构建过程。为什么不在https://github.com/bazelbuild/rules_go中使用SWIG和go规则？ 最佳答案 除了“历史事故”之外，没有充分的理由。Tensorflow在rules_go非常成熟之前就有了Go代码，所以他们实现了自己的规则。在过去的几个月里，我全职从事rules_go的工作。我们今年的首要任务是通过构建所需的功能并使规则易于使用来支持
Pytorch是目前最火的深度学习框架之一，另一个是TensorFlow。不过我之前一直用到是CPU版本，几个月前买了一台3070Ti的笔记本（是的，我在40系显卡出来的时候，买了30系，这确实一言难尽），同时我也有一台M1芯片MacbookPro，目前也支持了pytorch的GPU加速，所以我就想着，在这两个电脑上装个Pytorch，浅度学习深度学习。Applesilicon首先是M1芯片，这个就特别简单了。先装一个conda，只不过是内置mamba包管理器，添加conda-forge频道，arm64版本。#下载wgethttps://github.com/conda-forge/minif
我想将TensorFlow计算图导出为XML或类似格式，以便我可以使用外部程序修改它，然后重新导入它。我找到了MetaGraph但这以二进制格式导出，我不知道如何修改。这种能力存在吗？ 最佳答案 TensorFlow数据流图的原生序列化格式使用protocolbuffers，它有许多不同语言的绑定(bind)。您可以生成能够从两个消息模式中解析二进制数据的代码:tensorflow.GraphDef(较低级别的表示)和tensorflow.MetaGraphDef(更高级别的表示，其中包括GraphDef和有关如何解释图中某些节点的
我需要提高一款分析XML文件并将其内容添加到大型SQL数据库的软件的性能。我一直在尝试查找有关是否可以在GPU上实现它的信息。我对CUDA和OpenCL的研究让我没有任何明确的答案，除了可以使用编译器指令以启用GPU处理的C/C++、FORTRAN和许多其他语言开发软件这一事实之外。这让我问这个问题:我真的需要为GPU加速编写的API或库，还是使用标准XML解析库用C/C++编写并使用CUDA/OpenCL编译器指令编译的程序会自动运行XMLGPU上的库函数？ 最佳答案 一般来说，GPU不适合XML处理加速......只有当预期任务
我打算编写一个Windows应用程序，如果该应用程序可以判断正在使用的显卡，那将会很有用。至少，看看GPU的制造商会有所帮助。到目前为止，我还没有设置编程语言。什么Windows库公开了这些信息？ 最佳答案 有关使用WMI的C#方法，请参阅此处。您几乎可以通过任何语言访问WMI:C#detectwhichgraphicscarddrivesvideoManagementObjectSearchersearcher=newManagementObjectSearcher("SELECT*FROMWin32_DisplayConfigu
使用pip命令安装了python3.5.2和tensorflow，但在导入tensorflow包时出错。使用命令asimporttensorflowastf导入tensorflow。但是出现错误；追溯(最近的调用最后):文件“”，第1行，在导入错误:没有名为“tensorflow”的模块如何纠正这个错误？我能尽快得到答案吗.. 最佳答案 您是在IDE、ipython还是Jupyter上运行？如果是，则IDE可能正在使用不同的python，例如virtualenv。您的系统中可能安装了多个python。打开cmd并尝试以下操作$whe
我访问了thetensorflowpage并按照InstallingwithAnaconda部分的说明进行操作。当我尝试验证我的安装时，出现以下错误(C:\ProgramData\Anaconda3)C:\Users\nik>pythonPython3.6.1|Anaconda4.4.0(64-bit)|(default,May112017,13:25:24)[MSCv.190064bit(AMD64)]onwin32Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>importtensorflowastf
我目前正在编写一些集成测试，这些测试应该在具有不同操作系统的不同物理机器和虚拟机上运行。对于一种类型的测试，我必须查明正在运行的机器上是否安装了nvidia显卡。我不需要任何其他信息-只需要供应商名称(如果我只知道它是否是NVIDIA显卡就可以了-对其他供应商不感兴趣)。我只能使用python标准库，所以我认为最好的方法是使用子进程和使用shell。是否有一些适用于Windows(Win10x64)和Linux(Fedora、CentOS、SUSE)的命令(无需安装任何工具或外部库)来查找gpu供应商？ 最佳答案 以下解决方案:在L
当我执行以下命令时出错:(tensorflow36)C:\Users\usr1>condainstalltensorflowFetchingpackagemetadata.................PackageNotFoundError:Packagesmissingincurrentchannels:-tensorflow我们在以下channel搜索了包:>http://conda.anaconda.org/gurobi/win-32>http://conda.anaconda.org/gurobi/noarch>https://conda.anaconda.org/anac
我正在使用我大学的GPU服务器，计算能力低于3.0，Windows7Professional，64位操作系统和48GBRAM。我之前尝试安装tensorflow但后来我知道我的GPU不支持它。我现在想在keras上工作，但由于tensorflow不存在，所以它是否可以工作，因为我也无法导入它？我必须进行视频处理，并且必须处理用于动态手语识别的大型视频数据集。谁能建议我如何使用这种GPU服务器进入深度学习领域？或者如果我只想在CPU上工作，那么在视频处理这个领域会有什么问题吗？我还有一台装有Windows10Pro的HPProbook440G4笔记本电脑，它是否比我拥有或没有的GPU服务
