Slim在CPU上跑的方法

最新推荐文章于 2024-06-28 22:13:42 发布
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#slim #tensorflow

本文介绍如何在TensorFlow的train_image_classifier中调整'clone_on_cpu'参数，将部署克隆的设备从默认的GPU切换到CPU，以适应不同的计算环境。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

修改train_image_classifier中的这一句

tf.app.flags.DEFINE_boolean('clone_on_cpu', True,
                            'Use CPUs to deploy clones.')
参数的False改为True即可
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Python版ChatGLM2：在CPU环境快速运行与本地部署AI模型
最新发布
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06-28 1123
也可以支持英文，但是最后几个字有点问题。最后有点乱码，不知道是不是因为模型裁剪的问题。同时也有可能是原始素材就有这个问题。可以使用docker 在 CPU上面运行 chatglm ，同时安装了 pytorch 的CPU 版本，镜像缩小到 1.5 G了。并且速度也是非常的快了。可以在非GPU的机器上面运行了。可以解决很多问题呢。
MetaAI LLaMA2: 开启CPU运行的中文大模型之旅
lazycatlove的博客
06-21 1256
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在本地tensorflow中创建变量需要预定义值或初始化机制（例如，从高斯随机采样）。 此外，如果需要在特定设备（如GPU）上创建变量，则必须明确规定。 为了减少变量创建所需的代码，TF-Slim在variables.py中提供了一组简单的包装函数，这些函数允许调用者轻松定义变量。 例如，要创建权重变量，使用截断的正态分布对其进行初始化，用l2_loss调整它，并将其放在CPU上，只需声
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在Heroku上部署Slim Framework 4 PHP应用与MySQL教程
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