为什么TensorFlow GPU的代码会比Google开源的C代码运行效率低

看TensorFlow word2vec的源码训练同样的数据情况下,google开源的Word2vec C语言版本
要比其他TensorFlow用GPU加速的快

1个回答

这个和你的数据集的规模,你的硬件等都是有关的。gpu的吞吐量大,cpu的矢量运算性能高。
一个好比卡车,一个好比小轿车。假设卡车每小时60km,小轿车每小时120km,运送一份文件,小轿车速度快。运送10吨货物,卡车1次就送过去了,小轿车虽然速度快,但是要跑几十趟,所以反而慢。
因此不能一概而论比较。

Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
tensorflow gpu训练objectdetectionapi 卡住不动了 gpu占满利用率0是什么原因
tensorflow gpu训练objectdetectionapi 卡住不动了 gpu占满利用率0是什么原因
tensorflow-gpu为何无法调用GPU进行运算???
如题,本人是小白级别的爱好者,使用的是联想台式机,win10系统,有一块GeForce GT730的独立显卡,想尝试安装tensorflow-gpu 进行加速。 在参考官网方法后,升级了显卡驱动,安装了CUDA9.0 及配套的cudnn7 并添加了环境变量。然后pip 安装tensorflow-gpu 安装成功后,import tensorflow as tf 不报错,但是运行如下代码时,始终显示GPU使用率为0 ``` import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a=tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[2,3],name='a') b=tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[3,2],name='b') c=tf.matmul(a, b) sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=False, log_device_placement=True)) print(sess.run(c)) ``` 试用如下代码检查是否有GPU可以被使用: ``` import os from tensorflow.python.client import device_lib os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "99" if __name__ == "__main__": print(device_lib.list_local_devices()) ``` 显示 只有一个CPU可以被调用 ``` [name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 268435456 locality { } incarnation: 15723487639721858299 ] ``` 那么问题来了。。既然已经成功安装了tensorflow-gpu,为什么仍然无法调用gpu进行计算呢。。 而且,装好tensorflow-gpu之后,双击程序会闪退,但是从IDLE中run是可以运行的,也不报错,但就是不分配给GPU运算。 查看了一下cuda,显示GPU not supported ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201811/08/1541663479_238541.jpg) 这就愈发郁闷了。。。。。。 深知肯定是自己还有什么地方没设置好,但是网上也找不到对应的教程了,只好在此想各位大了!!!! 万望赐教!!!! 感激不尽!!!!
tensorflow-gpu为何无法调用GPU进行运算?
如题,本人是小白级别的爱好者,使用的是联想台式机,win10系统,有一块GeForce GT730的独立显卡,想尝试安装tensorflow-gpu 进行加速。 在参考官网方法后,升级了显卡驱动,安装了CUDA9.0 及配套的cudnn7 并添加了环境变量。然后pip 安装tensorflow-gpu 安装成功后,import tensorflow as tf 不报错,但是运行如下代码时,始终显示GPU使用率为0 ``` import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a=tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[2,3],name='a') b=tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[3,2],name='b') c=tf.matmul(a, b) sess=tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=False, log_device_placement=True)) print(sess.run(c)) ``` 试用如下代码检查是否有GPU可以被使用: ``` import os from tensorflow.python.client import device_lib os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "99" if __name__ == "__main__": print(device_lib.list_local_devices()) ``` 显示 只有一个CPU可以被调用 ``` [name: "/device:CPU:0" device_type: "CPU" memory_limit: 268435456 locality { } incarnation: 15723487639721858299 ] ``` 那么问题来了。。既然已经成功安装了tensorflow-gpu,为什么仍然无法调用gpu进行计算呢。。 而且,装好tensorflow-gpu之后,双击程序会闪退,但是从IDLE中run是可以运行的,也不报错,但就是不分配给GPU运算。 查看了一下cuda,显示GPU not supported ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201811/08/1541662095_841538.jpg) 这就愈发郁闷了。。。。。。 深知肯定是自己还有什么地方没设置好,但是网上也找不到对应的教程了,只好在此想各位大了!!!! 万望赐教!!!! 感激不尽!!!!
基于tensorflow的多GPU并行DCGAN程序
想请问下基于tensorflow的DCGAN多GPU并行程序的案例,或者tensorflow的多GPU并行程序的其他案例程序
tensorflow-gpu Failed to get convolution algorithm.
成功安装了gpu版的tensorflow之后,尝试跑两个神经网 第一个:全连接的DNN 关键代码如下: ``` xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,7]) 'layer1:ful connect' W_fc1=weight_variable([10,5000],name_data=None) b_fc1=bias_variable([5000],name_data=None) h_fc1=tf.nn.relu(tf.matmul(xs,W_fc1)+b_fc1) 'layer2:ful connect' W_fc2=weight_variable([5000,5000],name_data=None) b_fc2=bias_variable([5000],name_data=None) h_fc2=tf.nn.relu(tf.matmul(h_fc1,W_fc2)+b_fc2) 'layer3:ful connect' W_fc3=weight_variable([5000,5000],name_data=None) b_fc3=bias_variable([5000],name_data=None) h_fc3=tf.nn.relu(tf.matmul(h_fc2,W_fc3)+b_fc3) 'output layer::ful connect,maxsoft' W_fc4=weight_variable([5000,7],name_data=None) b_fc4=bias_variable([7],name_data=None) output=tf.nn.sigmoid(tf.matmul(h_fc3,W_fc4)+b_fc4) ``` 能够顺利的利用gpu加速,确实比cpu的计算速度快不少。 然而,在跑cnn的时候(部分代码如下) ``` 'def weights' def weight_variable(shape,name_data): initial=tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1) return tf.Variable(initial,dtype=tf.float32,name=name_data) 'def biases' def bias_variable(shape,name_data): initial=tf.constant(0.1,shape=shape) return tf.Variable(initial,dtype=tf.float32,name=name_data) 'def conv2d layer' def conv2d(x,W): return tf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') 'def pooling layer as max_pool' def max_pool_2x2_v(x): return tf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='VALID') 'def pooling layer as max_pool' def max_pool_2x2_s(x): return tf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,1,1,1],padding='SAME') #input layer 'placeholder xs & ys' xs=tf.placeholder(tf.float32,[None,64]) ys=tf.placeholder(tf.float32,[None,1]) 'reshape the xs as x_image,which shape is 10*10' x_image=tf.reshape(xs,[-1,8,8,1]) print('red input::',x_image) #layer2:conv layer 2 patches 'patch1' W_conv_r_1_1=weight_variable([3,3,1,20],name_data='W_conv_r_1_1') b_conv_r_1_1=bias_variable([20],name_data='b_conv_r_1_1') h_conv_r_1_1=tf.nn.relu6(conv2d(x_image,W_conv_r_1_1)+b_conv_r_1_1) 'patch2' W_conv_r_1_2=weight_variable([3,3,1,10],name_data='W_conv_r_1_2') b_conv_r_1_2=bias_variable([10],name_data='b_conv_r_1_2') h_conv_r_1_2=tf.nn.relu6(conv2d(x_image,W_conv_r_1_2)+b_conv_r_1_2) 'concat to layer2' h_conv_r_1=tf.concat([h_conv_r_1_1,h_conv_r_1_2],3) print("red layer2::",h_conv_r_1) #layer3:conv layer:1 patch add with h_conv_r_1_2 'patch1' W_conv_r_2_1=weight_variable([5,5,30,30],name_data='W_conv_r_2_1') b_conv_r_2_1=bias_variable([30],name_data='b_conv_r_2_1') h_conv_r_2_1=tf.nn.elu(conv2d(h_conv_r_1,W_conv_r_2_1)+b_conv_r_2_1) 'patch for next layer' W_conv_r_2_2=weight_variable([5,5,30,15],name_data='W_conv_r_2_2') b_conv_r_2_2=bias_variable([15],name_data='b_conv_r_2_2') h_conv_r_2_2=tf.nn.elu(conv2d(h_conv_r_1,W_conv_r_2_2)+b_conv_r_2_2) 'concat for layer3' h_conv_r_2=tf.concat([h_conv_r_2_1,h_conv_r_1_2],3) print('red layer3;:',h_conv_r_2) ``` 上述代码是一个利用cnn训练黑白棋的程序,可以在CPU环境下顺利的运行,但是在gpu环境下,运行时会报错:Failed to get convolution algorithm (无法获得卷积算法) 完整的报错信息如下: ``` Traceback (most recent call last): File "C:\Users\fengg\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1334, in _do_call return fn(*args) File "C:\Users\fengg\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1319, in _run_fn options, feed_dict, fetch_list, target_list, run_metadata) File "C:\Users\fengg\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1407, in _call_tf_sessionrun run_metadata) tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[{{node Conv2D}} = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], padding="SAME", strides=[1, 1, 1, 1], use_cudnn_on_gpu=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](Reshape, W_conv_r_1_1/read)]] [[{{node Sigmoid/_75}} = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_105_Sigmoid", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]] During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\fengg\Desktop\Othello with ResNet 3\Othello with ResNet-large\Othello with ResNet-large\train_ResNet.py", line 326, in <module> try_point=sess.run(prediction_r, feed_dict={xs:board_try,ys:[[0.0001]]}) File "C:\Users\fengg\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 929, in run run_metadata_ptr) File "C:\Users\fengg\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1152, in _run feed_dict_tensor, options, run_metadata) File "C:\Users\fengg\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1328, in _do_run run_metadata) File "C:\Users\fengg\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1348, in _do_call raise type(e)(node_def, op, message) tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[node Conv2D (defined at C:\Users\fengg\Desktop\Othello with ResNet 3\Othello with ResNet-large\Othello with ResNet-large\train_ResNet.py:31) = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], padding="SAME", strides=[1, 1, 1, 1], use_cudnn_on_gpu=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](Reshape, W_conv_r_1_1/read)]] [[{{node Sigmoid/_75}} = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_105_Sigmoid", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]] Caused by op 'Conv2D', defined at: File "<string>", line 1, in <module> File "C:\Users\fengg\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\idlelib\run.py", line 130, in main ret = method(*args, **kwargs) File "C:\Users\fengg\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\idlelib\run.py", line 357, in runcode exec(code, self.locals) File "C:\Users\fengg\Desktop\Othello with ResNet 3\Othello with ResNet-large\Othello with ResNet-large\train_ResNet.py", line 57, in <module> h_conv_r_1_1=tf.nn.relu6(conv2d(x_image,W_conv_r_1_1)+b_conv_r_1_1) File "C:\Users\fengg\Desktop\Othello with ResNet 3\Othello with ResNet-large\Othello with ResNet-large\train_ResNet.py", line 31, in conv2d return tf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') File "C:\Users\fengg\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\gen_nn_ops.py", line 1044, in conv2d data_format=data_format, dilations=dilations, name=name) File "C:\Users\fengg\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py", line 787, in _apply_op_helper op_def=op_def) File "C:\Users\fengg\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\util\deprecation.py", line 488, in new_func return func(*args, **kwargs) File "C:\Users\fengg\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 3274, in create_op op_def=op_def) File "C:\Users\fengg\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 1770, in __init__ self._traceback = tf_stack.extract_stack() UnknownError (see above for traceback): Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[node Conv2D (defined at C:\Users\fengg\Desktop\Othello with ResNet 3\Othello with ResNet-large\Othello with ResNet-large\train_ResNet.py:31) = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], padding="SAME", strides=[1, 1, 1, 1], use_cudnn_on_gpu=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](Reshape, W_conv_r_1_1/read)]] [[{{node Sigmoid/_75}} = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_105_Sigmoid", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]] ``` 请问这个问题该如何解决,谢谢了!
tensorflow 的gpu利用率很低
1.使用tensorflow训练fcn网络,训练速度很慢,使用tensorboard查看了fcn的图,显示全部都是在gpu上,但是gpu利用率一直是30%多,没有超过40%。 2。我使用的batchsize是1,gpu利用率一直都是30多,若修改为其他比较大的数据,例如128,gpu利用率可以达到60%多,但是仍然无法达到90%。 这是为什么?怎么会这样呢?
tensorflow-gpu:Faild to load tensorflow native runtime
linux系统下,安装好了cuda9.0+cudnn7.5+tensorflow-gpu1.11.0,运行代码时出现f![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/23/1558602428_698955.png), 但是如果将tensorflow-gpu版本换成对于的tensorflow cpu版本时可以运行的,咋回事???
我在tensorflow中指定了GPU运行代码,但是为什么只有CPU在满速工作,GPU没变化呢?
这是主函数部分 ``` if __name__=="__main__": with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) as sess: with tf.device('/device:GPU:0'): n,m=x.shape print(n,m) X=np.zeros((n//72,72,m)) for i in range(n//72): xi=x[i*72:i*72+72,:] X[i]=xi Showimage(X,x,n//72,m) ``` 下面是运行时CPU/GPU状态: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/22/1558527975_549228.png) Pycharm中的显示: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201905/22/1558526884_280513.png) 我怀疑是我的代码问题,因为我其他的函数中并未使用tensorflow的操作,会不会未使用tf中的命令,所以不能让gpu跑程序? 求大神解答
tensorflow gpu 运行时报错 “device_type: "CPU"') for unknown op”
>>> import tensorflow as tf I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cublas64_80.dll locally I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cudnn64_5.dll locally I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library cufft64_80.dll locally I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library nvcuda.dll locally I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library curand64_80.dll locally >>> hello = tf.constant('Hello') >>> sess = tf.session() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'session' >>> sess = tf.Session() I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:885] Found device 0 with properties: name: Quadro 410 major: 3 minor: 0 memoryClockRate (GHz) 0.7055 pciBusID 0000:01:00.0 Total memory: 512.00MiB Free memory: 405.36MiB I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:906] DMA: 0 I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:916] 0: Y I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:975] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -> (device: 0, name: Quadro 410, pci bus id: 0000:01:00.0) >>> print(sess.run(hello)) E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "BestSplits" device_type: "CPU"') for unknown op: BestSplits E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "CountExtremelyRandomStats" device_type: "CPU"') for unknown op: CountExtremelyRandomStats E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "FinishedNodes" device_type: "CPU"') for unknown op: FinishedNodes E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "GrowTree" device_type: "CPU"') for unknown op: GrowTree E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "ReinterpretStringToFloat" device_type: "CPU"') for unknown op: ReinterpretStringToFloat E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "SampleInputs" device_type: "CPU"') for unknown op: SampleInputs E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "ScatterAddNdim" device_type: "CPU"') for unknown op: ScatterAddNdim E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TopNInsert" device_type: "CPU"') for unknown op: TopNInsert E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TopNRemove" device_type: "CPU"') for unknown op: TopNRemove E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "TreePredictions" device_type: "CPU"') for unknown op: TreePredictions E c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:943] OpKernel ('op: "UpdateFertileSlots" device_type: "CPU"') for unknown op: UpdateFertileSlots b'Hello' >>>
tensorflow-gpu跑训练时GPU的compute0使用率90%多,compute1使用率却为0%
如题,tensorflow-gpu跑训练时,Windows的任务管理器显示GPU的compute0使用率90%多,compute1使用率却为0%,截图如下,请问是什么原因? ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/22/1569145936_781691.png)
怎样正确在pycharm运行tensorflow-gpu
我在网上尝试寻找正确安装与运行tensorflow-gpu的方法。 最终卡在了无法导入tensorflow,但是却可以.出联想方法,求助。 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201909/27/1569546276_565168.png) 全部报错如下: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module> from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import * File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module> _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper() File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description) File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\imp.py", line 242, in load_module return load_dynamic(name, filename, file) File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic return _load(spec) ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/DeepLearning2/demo.py", line 1, in <module> import tensorflow File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py", line 28, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disable=unused-import File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\__init__.py", line 49, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 74, in <module> raise ImportError(msg) ImportError: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module> from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import * File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module> _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper() File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description) File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\imp.py", line 242, in load_module return load_dynamic(name, filename, file) File "C:\Users\machenike\Anaconda3\lib\imp.py", line 342, in load_dynamic return _load(spec) ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 Failed to load the native TensorFlow runtime. See https://www.tensorflow.org/install/errors for some common reasons and solutions. Include the entire stack trace above this error message when asking for help.
为什么我的tensorflow2.0.0报错找不到cuda9.0?
上个月成功跑出了一个图像识别的py脚本,这个月开始鼓捣服务器,结果服务器没弄好,原本的脚本也不知为何开始报错了,原代码一个字没改过... 上网搜了几个方法更新了tensorflow-gpu之后,开始报莫名其妙的错误了: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202002/16/1581844664_325945.png) <br>CMD报错结果如上 <br>可是问题是原先的配置便是tensorflow2.0.0+tensorflow-gpu1.9.0+CUDA10.0.0 环境变量里配的PATH也没改过 球球各位带神、带牛们帮小弟我看看
基于tensorflow的ResNet特征怎么提取,能写下代码吗?
在网上找了一些代码,都没实现。我的环境是tensorflow框架的,没有GPU
安装tensorflow-gpu后运行程序出现An error ocurred while starting the kernel问题
tensorflow2.0,cuda10.2,cudnn7.6,使用improt语句没有问题, 但是在执行model.add()语句时报错 2019-12-29 17:01:21.546770: F .\tensorflow/core/kernels/random_op_gpu.h:227] Non-OK-status: GpuLaunchKernel(FillPhiloxRandomKernelLaunch<Distribution>, num_blocks, block_size, 0, d.stream(), gen, data, size, dist) status: Internal: invalid device function 没有找到合适的解决方法,在此求助!感谢!
求教,跑tensorflow-gpu测试代码时报错cudaGetDevice() failed. Status: cudaGetErrorString symbol not found
![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/20/1574255233_540412.png) cuda版本![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201911/20/1574255339_304467.png) python版本3.7
在jupyter notebook上运行tensorflow目标识别官方测试代码object_detection_tutorial.ipynb,每次都是最后一个模块运行时出现“服务器挂了”,如何解决?
在annaconda中创建了tensorflow-gpu的环境,代码可以跑通,没有报错,但是每次到最后一块检测test_image 的时候就服务器挂了。 创建tensorflowcpu环境可以正常跑下来(最后显示那个输出结果),请问是为什么?如何解决呢? 对该环境用代码测试过,pycharm里,可以显示应用的显卡信息,算力等信息,应该是没有问题的。
关于tensorflow-gpu的一些问题
我已经成功安装了tensorflow-gpu,CUDA版本9.0,也按照要求配置好了cuDNN相关文件,环境变量也已添加 但是在pycharm中仍然报错,python里面运行正常。如图: ![![![![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201809/17/1537192313_707897.png)图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201809/17/1537192308_765.png)图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201809/17/1537192300_286821.png)图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201809/17/1537192050_43709.png) 实在不知道怎么办了,希望大佬能帮帮我这个小白吧,万分感谢!
求助啊,tensorflow-gpu的配置,4天没搞出来,崩溃了
大佬们求助,小弟用win7 64位+tensorflow-1.2.0rc0--gp+cuda8.0.61+cudnn5.1+gtx1080来配置深度学习的环境。 结果搞了4天,pycharm控制台一直出现 can not cuInit: CUDA_NO_DEVICE_ERROR......的错误,gpu也启动不了,只能用cpu。 而且更糟糕的是,nvdia的控制面板也打不开,总是出错,停止工作。因此,刚开始怀疑是驱动的问题,从官网上下载了最新的驱动,结果两个问题都没解决。 后来,我发现cuda的测试例子中的deviceQuery和bandwidthTest都运行失败,说明我连cuda都没装成功,简直吐血。对了,cuda自带的驱动是375.61. 重装驱动也没用 实在没办,法,谁来救救我
运行 tensorflow ,能正确输出结果,但同时有其他的一些提示,不懂是为什么
代码很简短,目前正在学习中。 ``` import tensorflow as tf a = [[1, 0, 3], [8, -3, 6], [5, 1, 7]] with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.argmax(a, 1))) print(sess.run(tf.argmax(a, 0))) ``` 输出结果如下,不知道为什么会出现这些提示,求高人指点。 E:\anaconda\python.exe D:/pycharm文件/try.py 2020-01-09 22:18:54.342546: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_100.dll WARNING:tensorflow:From D:/pycharm文件/try.py:5: The name tf.Session is deprecated. Please use tf.compat.v1.Session instead. 2020-01-09 22:18:56.348961: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library nvcuda.dll 2020-01-09 22:18:57.534582: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1618] Found device 0 with properties: name: GeForce GTX 1660 Ti with Max-Q Design major: 7 minor: 5 memoryClockRate(GHz): 1.335 pciBusID: 0000:01:00.0 2020-01-09 22:18:57.535147: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_100.dll 2020-01-09 22:18:57.539354: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cublas64_100.dll 2020-01-09 22:18:57.543360: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cufft64_100.dll 2020-01-09 22:18:57.545647: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library curand64_100.dll 2020-01-09 22:18:57.550333: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cusolver64_100.dll 2020-01-09 22:18:57.554235: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cusparse64_100.dll 2020-01-09 22:18:57.556270: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudnn64_7.dll'; dlerror: cudnn64_7.dll not found 2020-01-09 22:18:57.556681: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1641] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at https://www.tensorflow.org/install/gpu for how to download and setup the required libraries for your platform. Skipping registering GPU devices... 2020-01-09 22:18:57.558041: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 2020-01-09 22:18:57.560801: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1159] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix: 2020-01-09 22:18:57.561152: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1165] [2 0 2] [1 2 2] Process finished with exit code 0
终于明白阿里百度这样的大公司,为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了
点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点,捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类,各个线程都拥有一份线程私...
《奇巧淫技》系列-python!!每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱
将代码部署服务器,每日早上定时获取到天气数据,并发送到邮箱。 也可以说是一个小人工智障。 思路可以运用在不同地方,主要介绍的是思路。
面试官问我:什么是消息队列?什么场景需要他?用了会出现什么问题?
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图、个人联系方式和人才交流群,欢迎Star和完善 前言 消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸...
8年经验面试官详解 Java 面试秘诀
作者 |胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 本人目前在一家知名外企担任架构师,而且最近八年来,在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官,前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里,就将结合本人的面试经验,针对Java初学者、Java初级开发和Java开发,给出若干准备简历和准备面试的建议。 Java程序员准备和投递简历的实...
究竟你适不适合买Mac?
我清晰的记得,刚买的macbook pro回到家,开机后第一件事情,就是上了淘宝网,花了500元钱,找了一个上门维修电脑的师傅,上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷,只是想要个固态硬盘的笔记本,用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后,最终决定,还是买个好(xiong)看(da)的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了,所以今天尽量客观...
MyBatis研习录(01)——MyBatis概述与入门
MyBatis 是一款优秀的持久层框架,它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis原本是apache的一个开源项目iBatis, 2010年该项目由apache software foundation 迁移到了google code并改名为MyBatis 。2013年11月MyBatis又迁移到Github。
程序员一般通过什么途径接私活?
二哥,你好,我想知道一般程序猿都如何接私活,我也想接,能告诉我一些方法吗? 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”,还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多,挣到的钱也没有多少,加起来不到 20W。说实话,这个数目说出来我是有点心虚的,毕竟太少了,大家轻喷。但我想,恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉,我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外...
Python爬虫爬取淘宝,京东商品信息
小编是一个理科生,不善长说一些废话。简单介绍下原理然后直接上代码。 使用的工具(Python+pycharm2019.3+selenium+xpath+chromedriver)其中要使用pycharm也可以私聊我selenium是一个框架可以通过pip下载 pip installselenium -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ...
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写出来,差点被当场开除了。
Java工作4年来应聘要16K最后没要,细节如下。。。
前奏: 今天2B哥和大家分享一位前几天面试的一位应聘者,工作4年26岁,统招本科。 以下就是他的简历和面试情况。 基本情况: 专业技能: 1、&nbsp;熟悉Sping了解SpringMVC、SpringBoot、Mybatis等框架、了解SpringCloud微服务 2、&nbsp;熟悉常用项目管理工具:SVN、GIT、MAVEN、Jenkins 3、&nbsp;熟悉Nginx、tomca...
Python爬虫精简步骤1 获取数据
爬虫,从本质上来说,就是利用程序在网上拿到对我们有价值的数据。 爬虫能做很多事,能做商业分析,也能做生活助手,比如:分析北京近两年二手房成交均价是多少?广州的Python工程师平均薪资是多少?北京哪家餐厅粤菜最好吃?等等。 这是个人利用爬虫所做到的事情,而公司,同样可以利用爬虫来实现巨大的商业价值。比如你所熟悉的搜索引擎——百度和谷歌,它们的核心技术之一也是爬虫,而且是超级爬虫。 从搜索巨头到人工...
Python绘图,圣诞树,花,爱心 | Turtle篇
每周每日,分享Python实战代码,入门资料,进阶资料,基础语法,爬虫,数据分析,web网站,机器学习,深度学习等等。 公众号回复【进群】沟通交流吧,QQ扫码进群学习吧 微信群 QQ群 1.画圣诞树 import turtle screen = turtle.Screen() screen.setup(800,600) circle = turtle.Turtle()...
作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会!
CPU对每个程序员来说,是个既熟悉又陌生的东西? 如果你只知道CPU是中央处理器的话,那可能对你并没有什么用,那么作为程序员的我们,必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的,尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事,因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起,来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说,我们首先就要搞明白它是怎么回事,也就是它的内部构造,当然,CPU那么牛的一个东...
破14亿,Python分析我国存在哪些人口危机!
一、背景 二、爬取数据 三、数据分析 1、总人口 2、男女人口比例 3、人口城镇化 4、人口增长率 5、人口老化(抚养比) 6、各省人口 7、世界人口 四、遇到的问题 遇到的问题 1、数据分页,需要获取从1949-2018年数据,观察到有近20年参数:LAST20,由此推测获取近70年的参数可设置为:LAST70 2、2019年数据没有放上去,可以手动添加上去 3、将数据进行 行列转换 4、列名...
web前端javascript+jquery知识点总结
1.Javascript 语法.用途 javascript 在前端网页中占有非常重要的地位,可以用于验证表单,制作特效等功能,它是一种描述语言,也是一种基于对象(Object)和事件驱动并具有安全性的脚本语言 ...
Python实战:抓肺炎疫情实时数据,画2019-nCoV疫情地图
今天,群里白垩老师问如何用python画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者,国家重点实验室成员,于不惑之年学习python,实为我等学习楷模。先前我并没有关注武汉肺炎的具体数据,也没有画过类似的数据分布图。于是就拿了两个小时,专门研究了一下,遂成此文。
听说想当黑客的都玩过这个Monyer游戏(1~14攻略)
第零关 进入传送门开始第0关(游戏链接) 请点击链接进入第1关: 连接在左边→ ←连接在右边 看不到啊。。。。(只能看到一堆大佬做完的留名,也能看到菜鸡的我,在后面~~) 直接fn+f12吧 &lt;span&gt;连接在左边→&lt;/span&gt; &lt;a href="first.php"&gt;&lt;/a&gt; &lt;span&gt;←连接在右边&lt;/span&gt; o...
在家远程办公效率低?那你一定要收好这个「在家办公」神器!
相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息,接下来,在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了,相反,对于沟通效率,文件协作,以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战,比如: 1在异地互相不见面的会议上,如何提高沟通效率? 2文件之间的来往反馈如何做到及时性?如何保证信息安全? 3如何规划安排每天工作,以及如何进行成果验收? ...... ...
作为一个程序员,内存和磁盘的这些事情,你不得不知道啊!!!
截止目前,我已经分享了如下几篇文章: 一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!! 作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会! 作为一个程序员,内存的这些硬核知识你必须懂! 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识,可能大家在上大学的时候都学习过了,但是嘞,当时由于老师讲解的没那么有趣,又加上这些知识本身就比较枯燥,所以嘞,大家当初几乎等于没学。 再说啦,学习这些,也看不出来有什么用啊!...
渗透测试-灰鸽子远控木马
木马概述 灰鸽子( Huigezi),原本该软件适用于公司和家庭管理,其功能十分强大,不但能监视摄像头、键盘记录、监控桌面、文件操作等。还提供了黑客专用功能,如:伪装系统图标、随意更换启动项名称和表述、随意更换端口、运行后自删除、毫无提示安装等,并采用反弹链接这种缺陷设计,使得使用者拥有最高权限,一经破解即无法控制。最终导致被黑客恶意使用。原作者的灰鸽子被定义为是一款集多种控制方式于一体的木马程序...
Python:爬取疫情每日数据
前言 目前每天各大平台,如腾讯、今日头条都会更新疫情每日数据,他们的数据源都是一样的,主要都是通过各地的卫健委官网通报。 以全国、湖北和上海为例,分别为以下三个网站: 国家卫健委官网:http://www.nhc.gov.cn/xcs/yqtb/list_gzbd.shtml 湖北卫健委官网:http://wjw.hubei.gov.cn/bmdt/ztzl/fkxxgzbdgrfyyq/xxfb...
这个世界上人真的分三六九等,你信吗?
偶然间,在知乎上看到一个问题 一时间,勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工,做过家教,干过辅导班,做过中介。零下几度的晚上,贴过广告,满脸、满手地长冻疮。 再回首那段岁月,虽然苦,但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了,在这个世界上,无论环境多么的恶劣,只要心存希望,星星之火,亦可燎原。 下文是原回答,希望能对你能有所启发。 如果我说,这个世界上人真的分三六九等,...
B 站上有哪些很好的学习资源?
哇说起B站,在小九眼里就是宝藏般的存在,放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下,更别提今年的跨年晚会,我简直是跪着看完的!! 最早大家聚在在B站是为了追番,再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频,最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了,而且学习成本还免费,真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ノ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源: 综合类 Oeasy: 综合...
雷火神山直播超两亿,Web播放器事件监听是怎么实现的?
Web播放器解决了在手机浏览器和PC浏览器上播放音视频数据的问题,让视音频内容可以不依赖用户安装App,就能进行播放以及在社交平台进行传播。在视频业务大数据平台中,播放数据的统计分析非常重要,所以Web播放器在使用过程中,需要对其内部的数据进行收集并上报至服务端,此时,就需要对发生在其内部的一些播放行为进行事件监听。 那么Web播放器事件监听是怎么实现的呢? 01 监听事件明细表 名...
3万字总结,Mysql优化之精髓
本文知识点较多,篇幅较长,请耐心学习 MySQL已经成为时下关系型数据库产品的中坚力量,备受互联网大厂的青睐,出门面试想进BAT,想拿高工资,不会点MySQL优化知识,拿offer的成功率会大大下降。 为什么要优化 系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行,数据库的中的数据会越来越多,处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的,读写速度无法和内存相比 如何优化 设计...
Python新型冠状病毒疫情数据自动爬取+统计+发送报告+数据屏幕(三)发送篇
今天介绍的项目是使用 Itchat 发送统计报告 项目功能设计: 定时爬取疫情数据存入Mysql 进行数据分析制作疫情报告 使用itchat给亲人朋友发送分析报告 基于Django做数据屏幕 使用Tableau做数据分析 来看看最终效果 目前已经完成,预计2月12日前更新 使用 itchat 发送数据统计报告 itchat 是一个基于 web微信的一个框架,但微信官方并不允许使用这...
作为程序员的我,大学四年一直自学,全靠这些实用工具和学习网站!
我本人因为高中沉迷于爱情,导致学业荒废,后来高考,毫无疑问进入了一所普普通通的大学,实在惭愧???? 我又是那么好强,现在学历不行,没办法改变的事情了,所以,进入大学开始,我就下定决心,一定要让自己掌握更多的技能,尤其选择了计算机这个行业,一定要多学习技术。 在进入大学学习不久后,我就认清了一个现实:我这个大学的整体教学质量和学习风气,真的一言难尽,懂的人自然知道怎么回事? 怎么办?我该如何更好的提升自...
粒子群算法求解物流配送路线问题(python)
1.Matlab实现粒子群算法的程序代码:https://www.cnblogs.com/kexinxin/p/9858664.html matlab代码求解函数最优值:https://blog.csdn.net/zyqblog/article/details/80829043 讲解通俗易懂,有数学实例的博文:https://blog.csdn.net/daaikuaichuan/article/...
教你如何编写第一个简单的爬虫
很多人知道爬虫,也很想利用爬虫去爬取自己想要的数据,那么爬虫到底怎么用呢?今天就教大家编写一个简单的爬虫。 下面以爬取笔者的个人博客网站为例获取第一篇文章的标题名称,教大家学会一个简单的爬虫。 第一步:获取页面 #!/usr/bin/python # coding: utf-8 import requests #引入包requests link = "http://www.santostang....
前端JS初级面试题二 (。•ˇ‸ˇ•。)老铁们!快来瞧瞧自己都会了么
1. 传统事件绑定和符合W3C标准的事件绑定有什么区别? 传统事件绑定 &lt;div onclick=""&gt;123&lt;/div&gt; div1.onclick = function(){}; &lt;button onmouseover=""&gt;&lt;/button&gt; 注意: 如果给同一个元素绑定了两次或多次相同类型的事件,那么后面的绑定会覆盖前面的绑定 (不支持DOM事...
相关热词 c# 为空 判断 委托 c#记事本颜色 c# 系统默认声音 js中调用c#方法参数 c#引入dll文件报错 c#根据名称实例化 c#从邮件服务器获取邮件 c# 保存文件夹 c#代码打包引用 c# 压缩效率
立即提问