答:因为官网教程没有告诉你,需要增加--config=cuda这个选项!!!(无力吐槽ing) 【以下是碎碎念】 官网安装serving的教程中,要求设置Serving/tensorflow 文件夹下的./configure,并在其中设置CUDA=y,还有cudnn位置版本等等。 但是!!! 这样是不够的!!! 在bazel build -c opt tensorflow_serving/… 这一步的过程中,...
是一个错误类型,表示数据集的校验和不匹配。校验和是通过对数据集文件的内容进行计算得到的值,用于验证文件的完整性和一致性。 该错误通常发生在使用Tensorflow_datasets库加载数据集时,当下载的数据集文件的校验和与预期的校验和不匹配时,就会抛出NotMachingCheckSumError。 解决这个错误的方法是重新下载数据集文件,确保...
Docker-compose 我的停靠者撰写文件看起来像: version:'3'services:pgp:devices:-/dev/nvidia0-/dev/nvidia1-/dev/nvidia2-/dev/nvidia3-/dev/nvidia4-/dev/nvidiactl-/dev/nvidia-uvmimage:"myimg/pgp"ports:-"5000:5000"environment:-LD_LIBRARY_PATH=/opt/local/cuda/lib64/-GPU_DEVICE=4-NVIDIA_VISI...
选择linux,x86-64,ubuntu,16.04,runfile(local)1.2下载cuDNN进入cudnn的下载页,一堆调查,日志写时下载的是[DownloadcuDNNv5(May27,2016),forCUDA8.0RC],点开选linux,不出意外的话这个就是下载地址.2确认GCC版本,安装依赖库确认本机gcc版本,16.04默认的是gcc5,这里安装需要的最高是gcc4.9。接下来就安装配置gcc4...
文本到图像的扩散模型在生成符合自然语言描述提示的逼真图像方面取得了惊人的性能。开源预训练模型(例如稳定扩散)的发布有助于这些技术的民主化。预先训练的扩散模型允许任何人创建令人惊叹的图像,而不需要大量的计算能力或长时间的训练过程。
# set the matplotlib backend so figures can be saved in the background import matplotlib matplotlib.use("Agg") # import the necessary packages from keras.layers.core import Dropout, Activation from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.model_selection import train_test_sp 浏览0...