loadlibrarycardx.ocx失敗找不到指定模塊是怎么回事？我一又開始用網(wǎng)上的方法完全安裝tensorflow-gpu，手動(dòng)啟動(dòng)配置了好多東西，但始終報(bào)這個(gè)錯(cuò)誤：ImportError:DL

loadlibrarycardx.ocx失敗找不到指定模塊是怎么回事？

我一又開始用網(wǎng)上的方法完全安裝tensorflow-gpu，手動(dòng)啟動(dòng)配置了好多東西，但始終報(bào)這個(gè)錯(cuò)誤：

ImportError:DLLloadrefused:找不到啊指定的模塊。

FailedcanloadthenativeTensorFlowruntime.

后來直接用anaconda官網(wǎng)的方法兩句命令一切搞定，根本不會(huì)不用什么手動(dòng)啟動(dòng)配置cuda和cudnn。方法不勝感激：

完全安裝結(jié)束之后activatetensorflow_gpuenv就這個(gè)可以然后在用！

tensorflow并行計(jì)算原理？

TensorFlow是一個(gè)為數(shù)值計(jì)算（最常見的是特訓(xùn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）設(shè)計(jì)什么的流行開放源代碼庫。在這個(gè)框架中，計(jì)算流程是從數(shù)據(jù)流程圖（dataflowgraph）設(shè)計(jì)，這為可以修改操作結(jié)構(gòu)與先安置提供了不大靈活性。TensorFlow允許多個(gè)worker并行計(jì)算，這對(duì)可以通過一次性處理的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是有益的。至于，要是模型加上大，這種左行化老是很有可能是前提是的。

當(dāng)在多個(gè)可以計(jì)算節(jié)點(diǎn)間分配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特訓(xùn)時(shí)，常見常規(guī)兩種策略：數(shù)據(jù)并行和模型并行。在前者中，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上分開來創(chuàng)建角色模型的實(shí)例，并饋送相同的訓(xùn)練樣本；這種架構(gòu)容許更高的訓(xùn)練吞吐量。而是，在模型分頭并進(jìn)中，模型的單個(gè)體實(shí)例在多個(gè)節(jié)點(diǎn)間先分配，這種架構(gòu)愿意訓(xùn)練大得多的模型（可能會(huì)不當(dāng)然適合單節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)器）。假如是需要，也可以不組合這兩種策略，使推導(dǎo)模型占據(jù)多個(gè)實(shí)例，每個(gè)實(shí)例可以跨越多個(gè)節(jié)點(diǎn)。

當(dāng)可以使用TensorFlow時(shí)，數(shù)據(jù)右行通常外在表現(xiàn)為兩種形式：圖內(nèi)復(fù)制（outsidegraphreplication）和圖間不能復(fù)制（between-graphreplication）。兩種策略之間最特別顯著的區(qū)別取決于人流程圖的結(jié)構(gòu)不可能結(jié)果。

圖內(nèi)復(fù)制

圖內(nèi)剪切粘貼正常情況被認(rèn)為是兩種方法中更簡單啊和更直接（但更萬不可擴(kuò)充卡的）的方法。當(dāng)按結(jié)構(gòu)這種策略時(shí)，需要在分布式的主機(jī)上創(chuàng)建家族一個(gè)包含所有worker設(shè)備中副本的流程圖。這個(gè)可以預(yù)料，緊接著worker數(shù)量的增長，這樣的流程圖可能會(huì)滬弱深強(qiáng)擴(kuò)大，這很可能會(huì)對(duì)模型性能產(chǎn)生不利影響。而現(xiàn)在，是對(duì)小系統(tǒng)（的或，雙GPU臺(tái)式計(jì)算機(jī)），而其簡單點(diǎn)性，圖內(nèi)復(fù)制很有可能是最優(yōu)的。

圖間圖片文件夾

不認(rèn)識(shí)到圖內(nèi)復(fù)制在擴(kuò)展上的局限性，圖間剪切粘貼的優(yōu)勢(shì)只在于句子修辭大量節(jié)點(diǎn)時(shí)只要模型性能。這是按照在每個(gè)worker上創(chuàng)建戰(zhàn)隊(duì)可以計(jì)算圖的副本來實(shí)現(xiàn)的，而且不是需要主機(jī)保存每個(gè)worker的圖副本。實(shí)際一些TensorFlow技巧來去協(xié)調(diào)這些worker的圖——如果不是兩個(gè)分開來的節(jié)點(diǎn)在同一個(gè)TensorFlow設(shè)備上怎么分配一個(gè)具有完全相同名稱的變量，則這些分配將被胸壁痛，變量將鏈接共享不同的后端存儲(chǔ)，最終達(dá)到這兩個(gè)worker將不合并在一起。

但是，前提是以保證設(shè)備的正確的配置。如果不是兩個(gè)worker在完全不同的設(shè)備上先分配變量，則不可能不可能發(fā)生合并。對(duì)此，TensorFlow提供了replica_device_setter函數(shù)。只要你每個(gè)worker以完全相同的順序創(chuàng)建戰(zhàn)隊(duì)計(jì)算圖，replica_device_setter為變量分區(qū)分配提供給了確認(rèn)的方法，確保全變量在同一設(shè)備上。這將在下面的代碼中觀摩。

由于圖間不能復(fù)制太大再重復(fù)一遍了上古時(shí)代圖，但多數(shù)相關(guān)的改但是都在集群中節(jié)點(diǎn)的配置上。因此，下面的代碼段將只是對(duì)這一點(diǎn)并且改。重要的是要盡量，這個(gè)腳本大多會(huì)在集群中的每臺(tái)機(jī)器上執(zhí)行，但具體一點(diǎn)的命令行參數(shù)完全不同。

運(yùn)行分布式TensorFlow的準(zhǔn)備是建議使用來指定集群的架構(gòu)。節(jié)點(diǎn)正常情況兩類兩個(gè)角色（或「job」）：含有變量的參數(shù)服務(wù)器（「ps」）和執(zhí)行大量換算的「worker」。下面提供給每個(gè)節(jié)點(diǎn)的IP 地址和端口。這一次，腳本必須確定其job類型和在網(wǎng)絡(luò)中的索引；這大多是是從將新的命令行參數(shù)傳遞給腳本并解析來實(shí)現(xiàn)的。job_type委托節(jié)點(diǎn)是運(yùn)行程序ps肯定worker任務(wù)，而task_idx指定節(jié)點(diǎn)在ps或worker列表中的索引。建議使用以內(nèi)變量創(chuàng)建角色TensorFlow服務(wù)器，主要用于連接上各設(shè)備。

接下來的事情，假如節(jié)點(diǎn)是參數(shù)服務(wù)器，它只連接到它們的線程并在等待它們中止。雖說很顯然沒有特定的事件的ps代碼，但圖元素但是是由worker推送到ps的。

而是，假如設(shè)備是worker，則使用replica_device_setter最終形成我們的模型，以便在前面繼續(xù)討論的這些ps服務(wù)器上連續(xù)怎么分配參數(shù)。這些副本將比較大與單機(jī)的流程圖相同。之后，我們創(chuàng)建一個(gè)并訓(xùn)練我們的模型。