tensorflow-xla

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XLAおよびJIT（https://www.tensorflow.org/performance/xla/jit）のチュートリアルに従おうとしています。私は、コマンド https://www.tensorflow.org/performance/xla/jit#step_3_run_with_xla を実行したときにhttps://www.tensorflow.org/performance/

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TFRecordの読み取りが遅くなる

データセットを10個のtfrecordsファイルに分割し、100個のデータポイントを読み込み、10個のデータポイントの10個のシーケンスのバッチを作成したいと考えています。私はそれを行うために、次の関数を使用します。 tfrecordsからのデータ読み込み時間は遅くなり、約0.65sに達し、100-200回後にsess.run呼び出しは約10秒に増加します。読み込み時間を短縮するのに役立つ間違いや

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TensorFlowは：ここで説明する私はXLAのチュートリアルをしようとしている

エラー：XLAは「いいえ_XlaCompile引数が無効です」：を実行していない TF_CPP_MIN_VLOG_LEVEL=2 TF_XLA_FLAGS='--xla_generate_hlo_graph=.*' python mnist_softmax_xla.py：私は、次のオプションでhttps://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorfl

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最初のtf.session.run（）は、後の実行とは大幅に異なります。どうして？ここ

は、私が何を意味するかを明確にする例を示しますまずsession.run（）： First run of a TensorFlow session その後session.run（）： Later runs of a TensorFlow session 私はTensorFlowがここにいくつかの初期化を行っている理解しますしかし、私はソースのどこにこれが現れているか知りたいと思います。これはCP

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テンソルフローでxlaをC++ apiで使用する方法

テンソルフローはXLAでテンソルフローグラフを実行する方法を示していますが、C++ APIを使用してテンソルフローグラフをXLA経由で実行する方法については何も言及していません。誰かが助言をくれますか？

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TensorFlow XLAが実験中の理由

カスタムデバイス（FPGAなど）でのトレーニングにXLAを使用することに興味があります。しかし、私はXLAが開発者のチュートリアルから実験的な状態になったことを知りました。 https://www.tensorflow.org/performance/xla/ 私はXLAは実験的状況である理由を取得できませんでした。パフォーマンスの向上を除いてXLAに関して大きな問題はありますか？おかげ

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テンソルボードがウィンドウにグラフを表示していない

私は2つの値を掛ける単純なpythonプログラムを作成し、テンソルボードグラフを作成すると予想されます。私はWindows - CPUマシンを使用しています。そして、それは名前のログディレクトリのパスに必要なグラフのイベントファイルを生成した私のプログラムを実行した後、私はtensorboard開始するには、以下のコマンドを使用しevents.out.tfevents.1504266616.L