TF1.14][TPU]无法在使用TPU的Colab上使用自定义TF记录数据集
我已经创建了一个由元素及其对应标签组成的TFRecord数据集文件。我想把它用在使用免费TPU的Colab上的培训模型上。我可以加载TFRecord文件，甚至可以运行迭代器来查看内容，但是，在它引发以下错误之前，它会抛出以下错误- UnimplementedError: From /job:worker/replica:0/task:0: File system scheme '[local
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调用 model.fit() 时出现 Colab TPU 错误:UnimplementedError
我正在尝试使用 Google colab TPU 对 cifar10 图像进行分类，根据官方教程. 但是我收到了以下错误. UnimplementedError:发现 6 个根错误. 没有使用 TPU，我没有看到任何错误.有人可以分享一些建议吗? 下面附上我的代码. from tensorflow.keras.models 导入模型从 tensorflow.keras.p
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TFLite 的硬刷
我有一个用 Tensorflow.Keras 编写的自定义神经网络，并应用 hard-swish 函数作为激活(如 MobileNetV3 论文中使用的那样): 实施: def swish(x):返回 x * tf.nn.relu6(x+3)/6 我正在运行量化感知训练并在最后编写一个 protobuf 文件.然后，我使用此代码转换为 tflite(并最终将其部署在 EdgeTPU 上)
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使用Google Colab的tpu策略时Keras预测方法的输出格式错误
我做了以下架构 图层(类型)输出形状参数#=================================================================embedding_7(嵌入)(无，50，64)512000_________________________________________________________________bidirectional_5(Bi
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除12小时后的会话超时外，对Google colab而言是否还有其他限制?
限制之一是每个会话只能连续获取12个小时.GPU和TPU的使用是否有限制? 解决方案 是的，您只能使用1个GPU，有限的12GB内存，而TPU具有64 GB的高带宽内存.您可以在此文章.因此，如果您想使用大型数据集，那么我建议您在训练之前使用 tf.data.Dataset 进行准备.如果要使用GPU，则可以使用任何TF版本.但是对于TPU，我建议使用TF1.14.
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在Google Colab中，有没有一种方法可以检查正在运行的TPU版本?
colab提供免费的TPU.可以很容易地看到有多少个内核，但是我想知道是否有可能看到每个内核有多少内存? 解决方案 据我所知，我们没有Tensorflow op或类似的访问内存信息的方法，尽管在XRT中我们有.同时，下面的代码片段会起作用吗? import os从tensorflow.python.profiler导入profiler_clienttpu_profile_service
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在Colab TPU上保存模型时非常慢
我的情况是，在Colab TPU环境下，保存模型非常慢. 在使用 checkpoint 回调时，我首先遇到了这个问题，这导致训练停留在第一个时期的末尾. 然后，我尝试进行回调，并仅使用 model.save_weights()保存模型，但没有任何改变.通过使用Colab终端，我发现5分钟的保存速度约为100k. Tensorflow的版本= 2.3 我的模型拟合代码在这里:
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为什么Google Colab TPU的速度和我的计算机一样慢?
由于我的数据集很大且PC上没有很多功能，因此我认为在Google Colab上使用TPU是个好主意. 所以，这是我的TPU配置: try:tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()print('在TPU上运行'，tpu.master())除了ValueError:tpu =无如果是tpu:tf.config.expe
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Google Colab TPU中未实现文件系统方案"[本地]"
我在Google Colab中使用TPU运行时，但是在读取文件时遇到问题(不确定).我使用以下方法初始化了TPU: 将tensorflow导入为tf导入操作系统将tensorflow_datasets导入为tfds解析器= tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu ='grpc://'+ os.environ ['COLAB_TP
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TPU培训在培训过程中冻结
我正在尝试使用TPU v3-8 1.12实例在TF 1.12中训练CNN回归网.该模型成功使用XLA编译，开始了训练过程，但在某些情况下，在1t历时的半迭代之后冻结了，什么也不做.我找不到问题的根源. def read_tfrecord(示例):功能= {'image':tf.FixedLenFeature([]，tf.string)，“标签":tf.FixedLenFeature([]，tf
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Coral Edge TPU编译器无法转换tflite模型:模型未量化
我正在尝试使用TensorFlow lite部署一个简单的测试应用程序.我想在设备上使用Coral Edge TPU棒，因此我必须执行量化意识培训.我想适合一个功能f(x) = 2 x - 1.我的训练代码如下: import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from tensorflow.co
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Google Colab中Keras和TPU失去了会话
我一直在努力使TPU可以用于分类项目.数据集很大，约为150gb，因此我无法将其全部加载到内存中.因此，我一直在使用Dask. Dask不会直接与tf.Dataset集成，因此我必须创建一个受 parallelisation启发的加载器tf.data.Dataset.from_generator 将.fit替换为: iterator = ds.make_one_shot_iterato
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TPU本地文件系统不存在?
我编写了一个NN模型，该模型分析图像并最后提取8个浮点数.该模型在我的计算机上运行良好(但运行缓慢)，因此我在TPU云上尝试了BAM！我有一个错误: I1008 12:58:47.077905 140221679261440 tf_logging.py:115]从training_loop记录的错误:文件系统方案'[local]'未实现(文件:'/home/gcloud_iba/Data/C
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如何将keras模型转换为tpu模型
我正在尝试将Google云控制台中的Keras模型转换为TPU模型.不幸的是，我收到如下所示的错误.我的最小示例如下: import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation import tensorflow as tf import os model = Seq
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将Keras模型转换为可在Edge TPU上使用的量化Tensorflow Lite模型
我有一个要在Coral Edge TPU设备上运行的Keras模型.为此，它必须是具有完整整数量化的Tensorflow Lite模型.我能够将模型转换为TFLite模型: model.save('keras_model.h5') converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file("keras_model.h5") tfli
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