Предположительно, ваша сеть настроена на инициализацию весов случайными значениями. Когда вы запускаете sess.run (tf.initialize_all_variables ()), вы инициализируете переменные для новых случайных значений. Поэтому вы получаете разные значения для output_v при каждом запуске и, следовательно, разные градиенты. Если вы хотите использовать модель, которую вы обучали ранее, вам следует заменить инициализацию на initialize_all_variables () командой восстановления. Я не знаком с тем, как это делается в Керасе, так как я обычно работаю напрямую с тензорным потоком, но я бы попробовал это .
Также обратите внимание, что initialize_all_variables устарела , и вы должны использовать вместо него global_variables_initializer.
Я полагаю, что надлежащий способ добавить pthread
в CMake
со следующим
find_package (Threads REQUIRED)
target_link_libraries(helloworld
${CMAKE_THREAD_LIBS_INIT}
)
Оба ответа на этот вопрос пока неверны .
Для Linux правильная команда:
gcc -pthread -o term term.c
В общем, библиотеки должны следовать источникам и объектам в командной строке, а -lpthread
не является «опцией», это спецификация библиотеки. В системе с установленным только libpthread.a
,
gcc -lpthread ...
не сможет установить связь.