小编kik*_*der的帖子

最后我在 google colab 上工作我得到了这个数据集 colled celeba 它进入了一个谷歌驱动器帐户，这个帐户不是我的，但我现在可以访问它，因为互联网问题和驱动器容量我无法卸载数据集然后将其上传到我的驱动器...所以问题是：有什么方法可以让 google colab 访问此数据集或导入路径...

我在下面有这个函数定义

create_celebahq_cond_continuous('/content/drive/My Drive/kiki96/results/tfrecords','https://drive.google.com/open?id=0B7EVK8r0v71pWEZsZE9oNnFzTm8','https://drive.google.com/open?id=0B4qLcYyJmiz0TXY1NG02bzZVRGs',4,100,False)

我试图将数据集的可共享链接放在哪里，但它不起作用

请帮忙

所以我在 Windows 10 上，现在使用多个 GPU 来运行一些机器学习模型的训练，这个模型是关于 GAN 算法的，你可以在这里查看完整的代码：

在这里，我需要减少不同 GPU 设备的总和，如下所示：

 if len(devices) > 1:
            with tf.name_scope('SumAcrossGPUs'), tf.device(None):
                for var_idx, grad_shape in enumerate(self._grad_shapes):
                    g = [dev_grads[dev][var_idx][0] for dev in devices]
                    if np.prod(grad_shape):  # nccl does not support zero-sized tensors
                        g = tf.contrib.nccl.all_sum(g)
                    for dev, gg in zip(devices, g):
                        dev_grads[dev][var_idx] = (gg, dev_grads[dev][var_idx][1])

现在在这部分我收到一个关于 NCCL 的错误，我注意到它在 Windows 上不受支持，它需要 linux，因此我被困在这里......这里的“解决方案”是什么？？..我怎样才能设法在 Windows 上使用 NCCL 或上面代码的替代方案..有什么简单的方法可以做到这一点吗？...提前致谢。

注意：我已经检查了一些 stackoverflow 问题。但是，没有答案可以解决我的问题。