使用tensorRT之前,你一定要注意你的网络结构是否能够得到trt的支持,无论是CNN还是RNN都会有trt的操作。

例如:tf.nn.dropout(features, keep_prob),trt就不支持。

这个也不奇怪,因为trt在要求输入中,只要你传入样本数据,那你就不能feed一个数值,所以以后直接想都不要想把keep_prob传进来。

为了克服过拟合,你可以使用tf.layers.dense()方法,在后期预测的时候,应该不用确定的这个值了,初步想法,等待验证。

TensorRT优化过程中的dropout问题的更多相关文章

  1. SQL优化过程中常见Oracle HINT

    在SQL语句优化过程中,我们经常会用到hint,现总结一下在SQL优化过程中常见Oracle HINT的用法: 1. /*+ALL_ROWS*/ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量, ...

  2. 【转】C 编译器优化过程中的 Bug

    C 编译器优化过程中的 Bug 一个朋友向我指出一个最近他们发现的 GCC 编译器优化过程(加上 -O3 选项)里的 bug,导致他们的产品出现非常诡异的行为.这使我想起以前见过的一个 GCC bug ...

  3. mysql优化过程中遇见的坑(mysql优化问题特别注意)

    不要听信你看到的关于优化的“绝对真理”,包括本文所讨论的内容,而应该是在实际的业务场景下通过测试来验证你关于执行计划以及响应时间的假设. 单条查询最后添加 LIMIT 1,停止全表扫描. 对于char ...

  4. 【填坑往事】Android手机锁屏人脸解锁优化过程实录

    背景 写这篇文章,主要是为了以后面试方便.因为我简历上写了,上一份工作的最大亮点是将人脸解锁的速度由1200ms优化到了600ms,所以这些内容已经回答无数遍了.但每次总觉得回答的不完整,或者说总感觉 ...

  5. 根据自己的需要,把别人开发好的东西搬过来,优化and重构,在优化的过程中,甚至也会弄出一套全新的东西(转)

    赵海平在今年三月份来到阿里,听毕玄(他现任主管)说去年五六月份就跟赵海平聊上了.有人问:为啥 BAT 三大巨头,你看中了阿里巴巴?在今天现场达一千多人的分享中赵海平给出了回复:“因为百度和腾讯没找我呗 ...

  6. SAP HANA项目过程中优化分析以及可行性验证

    在项目开发过程中,经常会遇到HANA模型运行效率的问题: 以我们项目为例,HANA平台要求模型运行时间不能超过10秒,但是在大数量和计算逻辑复杂的情况下(例如:ERP中的BKPF和BSEG量表的年数据 ...

  7. 制作移动端手机网站过程中的SEO优化方法技巧

    据国内三大运营商数据来看,中国的手机用户数已达10亿,超过2/5的移动用户每个月都会从手机终端访问网页,如今的移动端手机网站比例肯定有提升,但是对于这些存在的移动版本网站来说,马海祥查看了很大一部分手 ...

  8. CDN高级技术专家周哲:深度剖析短视频分发过程中的用户体验优化技术点

    深圳云栖大会已经圆满落幕,在3月29日飞天技术汇-弹性计算.网络和CDN专场中,阿里云CDN高级技术专家周哲为我们带来了<海量短视频极速分发>的主题分享,带领我们从视频内容采集.上传.存储 ...

  9. TensorFlow之tf.nn.dropout():防止模型训练过程中的过拟合问题

    一:适用范围: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层 二:原理: dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让 ...

随机推荐

  1. java Serializable和Externalizable序列化反序列化详解(转载)

    一.什么是序列化? “对象序列化”(Object Serialization)是 Java1.1就开始有的特性. 简单地说,就是可以将一个对象(标志对象的类型)及其状态转换为字节码,保存起来(可以保存 ...

  2. Javascript 原生Cookie使用用法

    var oCookie = { setCookie: function (name, value, expireDays, path, domain) { var expireDays = expir ...

  3. Effective Java 第三版——53. 明智而审慎地使用可变参数

    Tips 书中的源代码地址:https://github.com/jbloch/effective-java-3e-source-code 注意,书中的有些代码里方法是基于Java 9 API中的,所 ...

  4. 理顺FFT

    DFT(Discrete Fourier Transform):离散傅立叶变换 直观的计算DFT算法复杂度为O(N*N). FFT(Fast Fourier Transformation):快速傅立叶 ...

  5. 【转】python实战——教你用微信每天给女朋友说晚安

    但凡一件事,稍微有些重复.我就考虑怎么样用程序来实现它. 这里给各位程序员朋友分享如何每天给朋友定时微信发送”晚安“,故事,新闻,等等··· ··· 最好运行在服务器上,这样后台挂起来更方便. #!/ ...

  6. TWELP™ Vocoder

    TWELP™ Vocoder   DSP Innovations Inc. (DSPINI) announces new class of proprietary vocoders for wide ...

  7. 基于AC有限状态机的多模匹配算法

    参考链接:http://www.cnblogs.com/zzqcn/p/3525636.html 感谢原文作者. 花了两天半时间实现并测试了算法. 按照上文的思路实现了一遍,可能是原文中有些地方描述的 ...

  8. Python之保存和读取字典

    import pickle def save_obj(obj, name ): with open('obj/'+ name + '.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(obj ...

  9. AD域部署使用bginfo软件

    实验网络拓扑图: 实验目标: bginfo收集信息服务器通过bginfo软件收集每个域客户端信息录入到SQL server 2008数据库 bginfo软件官网下载地址: https://docs.m ...

  10. SpringBatch的初步了解

    一.SpringBatch是一个批处理的框架,作为一个Spring组件,提供了通过使用Spring的依赖注入来处理批处理的条件. 什么是批处理呢? 在现代企业应用当中,面对复杂的业务以及海量的数据,除 ...