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python - ネイティブ TF と Keras TF のパフォーマンス比較
ネイティブ テンソルフローとバックエンド テンソルフローを使用してまったく同じネットワークを作成しましたが、多数の異なるパラメーターを使用して何時間もテストした後でも、keras がネイティブ テンソルフローよりも優れており、より良い (わずかではあるがより良い) 結果を生成する理由を理解できませんでした。
Keras は別の重み初期化メソッドを実装していますか? または、tf.train.inverse_time_decay 以外の異なる重み減衰アプローチを実行しますか?
Psスコア差はいつものようです
私の環境は次のとおりです。
Python 3.5.2 -Anaconda / Windows 10
CUDA: 8.0 with cuDNN 5.1 Keras
1.2.1
Tensorflow 0.12.1
Nvidia Geforce GTX 860M
およびkeras.jsonファイル:
また、次の2つのファイルをコピーして実行することもできます
tensorflow - TensorFlow: GPU で実行されていることを確認する方法
TFグラフが実際に GPU で実行されていることを確認する簡単な方法を探しています。
PS。cuDNNまた、ライブラリが使用されていることを確認するとよいでしょう。
cuda - テンソルフロー、ウィンドウを使用したマルチプロセスマルチGPU
私は tensor-flow に少し慣れていないので、優しくしてください.. 既に動作している GPU に tensorflow をロードする 2 番目のプロセスの作成に問題があります。
私が得るエラーは次のとおりです。
ハードウェアの詳細:
私のPCは問題にならないはずです
私のPCではすべて問題ないのに、大きなもの（スーパーマイクロ）ではそうではない理由を誰か教えてもらえますか?
これはおそらくWindows /ドライバーの問題ですか？
NVIDIAドライバーを更新しようとしています..それについては助けがありません..