Documentation Tensorflow a le code d'exemple suivant sur Découvrez le placement des nœuds. C'est-à-dire que sur quel dispositif un calcul particulier a lieu. Pour moi, le code n'imprime pas les emplacements des périphériques comme celui-ci est censé. J'utilise le cahier Jupyter en cours d'exécution sur Ubuntu. Comment puis-je résoudre ce problème ou découvrir l'information d'une autre manière?
3 Réponses :
Malheureusement, Jupyter ne voit pas les messages STDOUT ERRORT C ++ que la journalisation de la mise en œuvre de l'appareil utilise. Il y a un fil plus long sur le problème ici:
https://github.com/nteract/hydrogen/issues/209 < / p>
Il n'y a pas de solution de contournement facile que je connaisse, autrement que courir votre script en dehors de Jupyter.
Pour les utilisateurs Jupyter (et autres), il existe une fonctionnalité récemment ajoutée permettant de relire le placement du périphérique lorsque vous faites un session.run () code> appelez et imprimez-le dans votre ordinateur portable.
# Creates a graph. a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b') c = tf.matmul(a, b) # Creates a session with log_device_placement set to True. sess = tf.Session() # Runs the op. options = tf.RunOptions(output_partition_graphs=True) metadata = tf.RunMetadata() c_val = sess.run(c, options=options, run_metadata=metadata) print metadata.partition_graphs
Ça vient de m'avoir donné:
Il suffit d'utiliser imprimer des métadata au lieu de imprimer des métadata.partition_graphes . Vous verrez son ensemble d'objets, vous pouvez voir chacun par indices, comme imprimer des métadata.partition_graphes [0]
Je peux voir le mappage de périphérique imprimé en standard hors du processus de notes Jupyter dans le terminal. Il n'est tout simplement pas imprimé dans le cahier.