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  • 2021年最新。TensorFlow各GPUバージョン CUDAとcuDNN対応バージョン照合（最も簡潔なもの）。

    CUDAとグラフィックカードのドライバです。 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html CUDA cudnn Python版との関連でTensorFlow-GPU。 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu

    2022-02-22 23:26:02

  • AttributeError: 'NoneType' オブジェクトに属性がない...... エラー解析

    NoneTypeエラーはopencvやpythonでよくあるタイプのエラーで、一度発生すると初心者にはデバッグが難しいので、ここではエラーの原因の分析と解決策を簡単に説明します。 原因1 この理由は、最も頻繁に発生するものです。 cv2.imread のファイルパスが正しくない、など。 (i)パスが存在しない。 画像のある場所へのパスではなく、②のパスが間違っている

    2022-02-22 18:48:34

  • Solve ImportError: libcublas.so.10.0: 共有オブジェクト・ファイルを開くことができません。そのようなファイルまたはディレクトリがありません

    <パス これは比較的よくある問題で、根本的な原因は を見つけることができません。 対応するシナリオをいくつか紹介します。 I. コマンドラインで、対応する仮想環境のgpu版tensorflowを呼び出すとエラーになる このような状況になる理由は、一般的に2つあります。 1.cudaとtensorflowのバージョンが対応していない 回避策：

    2022-02-22 11:11:21

  • tensorflow import error ModuleNotFoundError: モジュール名 '_pywrap_tensorflow_internal' がありません。

    すべてのエラー トレースバック (最新の呼び出し)。   File "C:︓︓Python36lib︓︓python-packages︓tensorflow.py", line 41, in <module>     from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *.

    2022-02-22 07:43:18

  • AttributeError: モジュール 'tensorflow'には属性がありません。

    I. 問題点 以前使用していたtensorflowのバージョン1.14からバージョン2に変更したところ、実行中に多くの問題が発生し、以下のようなエラーが報告されています。 1. AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'variable_scope' 2, AttributeError: module 'tensorfl

    2022-02-22 04:38:33

  • モジュール 'tensorflow' は属性 'flags' を持っていない 解決策

    tfとしてtensorflowをインポートする flags = tf.flags 結果、上記のエラーが報告されましたが、flags = tf.app.flags に変更しました。 モジュール 'tensorflow' には 'app' という属性がないことが報告されました。 tensorflowのバージョン2.0.0をお使いでしょうか？試す tf.compa

    2022-02-21 23:29:30

  • モジュール 'tensorflow' には 'random_uniform' という属性がありません。

    <パス random_uniform モジュールがないことを示す。 回避策：tf2.0で名前が変更され、tf.random.uniformに置き換わりました。 tf1.* 版は 2.0 版へのワンクリック変換に対応しています。 移行方法 tf_upgrade_v2 --infile v1.*.py --outfile v2.0.py v1.*.py は古い

    2022-02-21 23:13:35

  • エラーを解決してください。AttributeError: モジュール 'tensorflow' には 'logging' という属性がない。

    tensorflow 2.1 で学習用ネットワークを実行するとエラーが発生します。AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'logging'. これは、tensorflow 2.1ではtf.loggingがなくなったためで、回避策は以下のとおりです。 tf.logging を tf.compat.v1.logging

    2022-02-21 08:08:34

  • TensorFlow入門学習（機械・アルゴリズムに選択を手伝ってもらう）

    カタログ 0. Personal understanding 1. basic use 2. Introduction to MNIST (multiclass classification) 3. deeper into MNIST 4. convolutional neural network: classification of CIFAR-10 dataset

    2022-02-20 17:15:57

  • tf.convert_to_tensorを使用したときの値のエラーの解決方法

    <パス 問題の説明 最近、PILを使って画像を読み込んでnumpyの配列として保存し、リストを使って一括でデータを作成する、つまりリストの要素を配列にするtensorflowプログラムを書いたが、このリストをtensorに変換するときに次のような問題が発生した。 .... -got shape [64, 224, 224, 3], but wanted [64].

    2022-02-20 12:46:06

  • Tensorflow reports error Attempting to use uninitialized value ***/conv2d/kernel Solve

    SSDを自分で再現してみたところ、列車はすべてうまくいったのですが、モデルを保存するときにこの問題にぶつかりました。 丸々24時間かかってしまい、一時は自分のコードの根本的なロジックがおかしいのではないかと自暴自棄になっていましたので、この問題を解決するまでの過程を記録しておきます。 まず、解決策です。 #------------------- #(1) Ther

    2022-02-20 09:04:19

  • Tensorflowのエラーです。TypeError: 'NoneType'オブジェクトは呼び出し可能ではない

    プログラムは結果的に実行されますが、最終的にはエラーで爆発してしまいます。 エラーの内容は以下の通りです。 Exception ignored in: <bound method BaseSession.__del__ of <tensorflow.python.client.session.Session object at 0x0000029C66604668>

    2022-02-18 12:07:24

  • [解決済み] WSL2- $nvidia-smi コマンドが実行されない

    質問 WSL2にUbuntu 18.04LTSをインストールし、GPUを使用することができました。以下のように実行することができます。 ウィンドウズ・ラン・ターミナルから$nvidia-smiを実行してください。 しかし、WSL2上で$nvidia-smiを実行すると、結果が得られません。 どうすればいいですか？ からのドキュメントの既知の制限から nvidia :

    2022-02-17 23:56:42

  • tf.variable, tf.get_variable, tf.variable_scope, tf.name_scope の類似点と相違点を理解する。

    <パス 以前、tf.variable_scopeとtf.name_scopeについての記事を転載しましたが、今日は、あまり、要領がよくないというか、やっぱり、英語とかかなり面倒そうですね。変数、tf.get_variable、tf.variable_scope、tf.name_scope、この4つの違いと繋がりについて。 1. tf.variableとtf.get_varia

    2022-02-16 22:13:50

  • テンソルフロー学習ノート(II): テンソル変換

    <パス マトリクス演算 #For 2-D #All of the reduce_... # for the whole matrix if you don't add axis tf.reduce_sum(a, 1) #for axis1 tf.reduce_mean(a,0) # for each column mean 第2引数はaxisで、0であれば

    2022-02-16 20:08:13

  • tensorflow 学習メモ (IX): tf.shape()とtensor.get_shape()

    <パス どちらの方法も、変数の形状を取得することができます tf.shape(x) ここで、x はテンソルであってもなくてもよく、テンソルを返す。 shape=tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 227,227,3] ) こんな感じで来ることが多いです。 feed というデータがあり、実行時に知りた

    2022-02-16 09:46:40

  • anacondaでtensorflow-gpuをインストールする

    一般的に私はインターネットでチュートリアルを検索するのが好きではなく、様々なプログラムのインストールに関するチュートリアルは公式サイトに行っています。今回のtensorflowのインストールも例外ではなく、tfのウェブサイトを見てみると インストールチュートリアル . dllが見つからないというメッセージが表示されました。それから、cuda, cudnn, python, tfのバージョ

    2022-02-16 09:02:52

  • [解決済み] tf.keras.Inputで形状を理解する？

    質問 私はtensorflowとkerasを学んだばかりです。以下はコード例です。 # Create a symbolic input input = tf.keras.Input(shape=(2,), dtype=tf.float32) # Do a calculation using is result = 2*input + 1 # the result doesn't hav

    2022-02-16 01:43:24

  • [解決済み] tf.nn.reluの "relu "とは何の略ですか？

    質問事項 その中で APIドキュメント とあり、整流された線形を計算するとあります。 Re(ctified) L(inear)ですか・・・では、Uは何ですか？ 解き方は？ リチウムイオン電池（U）ニット 通常、ニューラルネットワークの層は、ある入力、例えばベクトルを持ち、それに重み行列を掛け、結果として、すなわち再びベクトルを持つ。 そして、結果の各値（通常は浮動小

    2022-02-15 20:57:39

  • [解決済み】TensorFlowでtf.get_collection()を理解する方法

    質問 で迷っています。 tf.get_collection() を形成します。 ドキュメント と書かれています。 指定された名前を持つコレクション内の値のリストを返します。 また、インターネット上の例としては、こちら from_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, from_scope)

    2022-02-15 07:50:55

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