tensorflow - टेनसर्फ्लो क्लावनाइजेशन



tensorflow-gpu (1)

मैं Tensorflow के transform_graph टूल का उपयोग कर एक ग्राफ को अनुकूलित करना चाहता हूं। मैंने मल्टीनेट से ग्राफ का अनुकूलन करने की कोशिश की (और अन्य समान एन्कोडर-डिकोडर आर्किटेक्चर के साथ) हालांकि, quantize_weights का उपयोग करते समय अनुकूलित ग्राफ वास्तव में धीमा होता है, और quantize_nodes का उपयोग करते समय अधिक धीमा होता है Tensorflow के प्रलेखन से, कोई सुधार नहीं हो सकता है, या quantizing के समय यह भी धीमा हो सकता है अगर ग्राफ़ / सॉफ्टवेयर / हार्डवेयर के नीचे यह सामान्य है तो क्या कोई विचार?

आपके संदर्भ के लिए यहां मेरी प्रणाली जानकारी है:

  • ओएस प्लेटफार्म और वितरण: लिनक्स उबंटू 16.04
  • TensorFlow से स्थापित: आलेख रूपांतरण के लिए TF स्रोत कोड (सीपीयू) का प्रयोग करके, बाइनरी-पायथन (GPU) निष्कर्ष के लिए
  • TensorFlow संस्करण: दोनों का उपयोग r1.3
  • पायथन संस्करण: 2.7
  • बाज़ेल संस्करण: 0.6.1
  • CUDA / cuDNN संस्करण: 8.0 / 6.0 (केवल निष्कर्ष)
  • GPU मॉडल और स्मृति: GeForce GTX 1080 Ti

यदि आवश्यक हो तो मैं पुन: उत्पन्न करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली सभी स्क्रिप्ट पोस्ट कर सकता हूं।