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tensorflow - TensorFlow-Slim マルチ GPU トレーニング
TensorFlow-Slim を使用しています。私の目的は、特定の標準スクリプト (/models/slim/scripts にあります) をマルチ GPU モードで実行することです。finetune_resnet_v1_50_on_flowers.sh スクリプトをテストしました (12.04.2017 で複製)。トレーニング部分の最後に --num_clones=2 を追加しました (/slim/deployment/model_deploy_test.py と以前の StackOverflow の回答に触発されました):
deployment/model_deploy_test.py からのコード:
警告が 1 つあります (「デバイスの仕様を無視しています」):
GPU は正常に実行されますが (メモリ使用量と GPU 使用率)、トレーニングは単一の GPU トレーニングと比較して高速ではありません。
この問題は、 https ://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8061 に関連している可能性があります。
この問題に対するあなたの回答、意見、または具体的な提案をいただければ幸いです。
CUDA バージョン: リリース 8.0、V8.0.53
バイナリからインストールされた TensorFlow のテスト済みバージョン: 1.0.1 および 1.1.0rc
GPU: NVIDIA テスラ P100 (SXM2)
python - tensforflow の build_image_data.py スクリプトが機能しない理由がわからない
Tensorflow の CNN で使用するために、一連の jpg 画像を TFRecord に変換しようとしています。ここからスクリプト build_image_data.py を使用しています。
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/inception/inception/data/build_image_data.py
検証ディレクトリとトレーニング ディレクトリ、および適切なラベルを含む labels.txt ファイルを作成しました。jupyter ノートブックを使用してスクリプトを実行し (コマンドラインでも試しました)、tf.app.flags.DEFINE_string 引数を適切なディレクトリ/ファイル名に変更しました。実行すると、次のエラーが表示されます。
手がかりはありますか？検証フォルダーとトレーニング フォルダーを含む同じディレクトリからスクリプトを実行しています。ありがとう。
編集:フルパスを使用しようとしましたが、それでも同じエラーが発生します。コードの関連セクションは次のとおりです。これは、私の側の単純なエラーであると確信しています。
tensorflow - 事前トレーニング済みの ResNet V2 モデルを使用したスリム分類器の作成
スリムなドキュメントで提供されている事前トレーニング済みの ResNet V2 モデルを利用する画像分類器を作成しようとしています。
これまでのコードは次のとおりです。
問題は、このエラーが発生し続けることです。
したがって、TF/Slim は変数を見つけることができないようです。これは、次のように呼び出すと明らかになります。
空の配列を出力するため。
事前トレーニング済みのモデルを使用するにはどうすればよいですか?