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，手動啟動配置了好多東西，但始終報這個錯誤：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，手動啟動配置了好多東西，但始終報這個錯誤：

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，根本不會不用什么手動啟動配置cuda和cudnn。方法不勝感激：

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

tensorflow并行計算原理？

TensorFlow是一個為數(shù)值計算（最常見的是特訓(xùn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）設(shè)計什么的流行開放源代碼庫。在這個框架中，計算流程是從數(shù)據(jù)流程圖（dataflowgraph）設(shè)計，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worker并行計算，這對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)在多個可以計算節(jié)點間分配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特訓(xùn)時，常見常規(guī)兩種策略：數(shù)據(jù)并行和模型并行。在前者中，在每個節(jié)點上分開來創(chuàng)建角色模型的實例，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，在模型分頭并進中，模型的單個體實例在多個節(jié)點間先分配，這種架構(gòu)愿意訓(xùn)練大得多的模型（可能會不當(dāng)然適合單節(jié)點的存儲器）。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)多個實例，每個實例可以跨越多個節(jié)點。

當(dāng)可以使用TensorFlow時，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為是兩種方法中更簡單啊和更直接（但更萬不可擴充卡的）的方法。當(dāng)按結(jié)構(gòu)這種策略時，需要在分布式的主機上創(chuàng)建家族一個包含所有worker設(shè)備中副本的流程圖。這個可以預(yù)料，緊接著worker數(shù)量的增長，這樣的流程圖可能會滬弱深強擴大，這很可能會對模型性能產(chǎn)生不利影響。而現(xiàn)在，是對小系統(tǒng)（的或，雙GPU臺式計算機），而其簡單點性，圖內(nèi)復(fù)制很有可能是最優(yōu)的。

圖間圖片文件夾

不認識到圖內(nèi)復(fù)制在擴展上的局限性，圖間剪切粘貼的優(yōu)勢只在于句子修辭大量節(jié)點時只要模型性能。這是按照在每個worker上創(chuàng)建戰(zhàn)隊可以計算圖的副本來實現(xiàn)的，而且不是需要主機保存每個worker的圖副本。實際一些TensorFlow技巧來去協(xié)調(diào)這些worker的圖——如果不是兩個分開來的節(jié)點在同一個TensorFlow設(shè)備上怎么分配一個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，最終達到這兩個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。對此，TensorFlow提供了replica_device_setter函數(shù)。只要你每個worker以完全相同的順序創(chuàng)建戰(zhàn)隊計算圖，replica_device_setter為變量分區(qū)分配提供給了確認的方法，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)一遍了上古時代圖，但多數(shù)相關(guān)的改但是都在集群中節(jié)點的配置上。因此，下面的代碼段將只是對這一點并且改。重要的是要盡量，這個腳本大多會在集群中的每臺機器上執(zhí)行，但具體一點的命令行參數(shù)完全不同。

運行分布式TensorFlow的準(zhǔn)備是建議使用來指定集群的架構(gòu)。節(jié)點正常情況兩類兩個角色（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」。下面提供給每個節(jié)點的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現(xiàn)的。job_type委托節(jié)點是運行程序ps肯定worker任務(wù)，而task_idx指定節(jié)點在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的流程圖相同。之后，我們創(chuàng)建一個并訓(xùn)練我們的模型。