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SyntaxNet のトレーニング/テスト時に使用するインスタンスを指定する方法を教えてください。

他の tensorflow モデルでは、Python コードを編集することで簡単に構成を変更できます。

例) tf.device('/cpu:0')=> tf.device('/gpu:0').

実行することで parsey mcparseface モデルを実行できdemo.sh、シンボリック リンクをたどってデバイス構成を見つけました。

demo.sh見落としたかもしれませんが、 、 、parser_eval.pyおよびに gpu 構成の python コードが見つかりませんcontext.proto。

tensorflow/modelsdeviceで query ' 'を検索すると、 syntaxnet/syntaxnet/unpack_sparse_features.ccなどのいくつかの C ファイルに行が含まれていることがわかりました。using tensorflow::DEVICE_CPU;

では、これらのファイルの C コードを変更することが、SyntaxNet のデバイス構成を変更する唯一の方法なのでしょうか?

Pythonレベルで設定を変更する簡単な方法があることを願っています。

前もって感謝します。

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GPU で構文ネットを実行する手順については、このページを参照してください: https://github.com/tensorflow/models/issues/248

Tensorflow は、GPU を含むデバイスを ops に自動的に割り当てます: https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/how_tos/using_gpu/index.html。グラフを作成するときにデバイスを手動で指定することもできます。

于 2016-11-15T07:11:20.150 に答える