問題タブ [tensorflow-gpu]

データセットを 10 個の tfrecords ファイルに分割しました。それぞれから 100 個のデータ ポイントを読み取って、100 個のデータ ポイントの 10 シーケンスのバッチを作成したいと考えています。そのために次の関数を使用します。tfrecords からのデータの読み込み時間は遅く始まり、約 0.65 秒に達し、100 ～ 200 回の sess.run 呼び出しの後、約 10 秒に増加します。読書時間を短縮するのに役立つかもしれない間違いや提案を指摘していただけますか? また、私が言及した動作がより不安定になることがあります。

次のように単一のファイルからプルしている場合でも、同じ動作を観察しています。さらに、num_threads を増やしても効果はありません。

Windowsでの TensorFlowのインストールに従って tensorflow-gpuをインストールしましたが、tensorflow をインポートするとうまくいくようですが、今日新しいプログラムを試してみると、いくつかのエラーが表示されます。

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私は cudnn5.1 を cudnn6 にアップグレードする必要があることを意味していることを知っており、cudnn6 をダウンロードしてファイルを cuda インストール ディレクトリにコピーします。次に、ディレクトリ cudn/v8.0/bin には、cudnn64_5.dll と cudnn64_6.dll の 2 つの cudnn dll が存在します。

プログラムを再実行すると、同じエラーが引き続き発生し、cudnn64_5.dll を削除すると、プログラムを実行することさえできず、いくつかの新しいエラーが発生します。

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cudnn64_6.dll の名前を cudnn64_5..dll に変更しました。上記のエラーはなくなりましたが、まだ cudnn のバージョンが 5105 であることを示しています。エラーを解決するにはどうすればよいですか?