我試圖在tensorflow中實現softmax迴歸模型，以便與其他主流深度學習框架進行基準比較。由於tensorflow中的feed_dict issue，官方文檔代碼很慢。我試圖以tensorflow的形式服務數據，但我不知道最有效的方法。現在我只使用單個批次作爲常量並通過該批次進行培訓。對代碼進行minibatched解決方案的有效解決方案是什麼？這裏是我的代碼： from tensorfl
我是TensorFlow的新用戶，需要培訓語言模型，但在閱讀document時碰到一些困難，如下圖所示。 lstm = rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)
# Initial state of the LSTM memory.
state = tf.zeros([batch_size, lstm.state_size])
loss = 0.0
for cu
我嘗試使用pretrained模型（VGG 19）來DIGITS，但我得到了這個錯誤。 ERROR: Your deploy network is missing a Softmax layer! Read the documentation for custom networks and/or look at the standard networks for examples 我嘗試使用只有兩
我使用下面的代碼來計算預測標籤和實際標籤的熵。數據來自CIFAR-10數據集。 我用astype（np.float32）將源數據轉換爲ndarray，之後在tf.constant（）中使用dtype作爲float32。錯誤消息 TypeError: DataType float32 for attr 'Tlabels' not in list of allowed values: int32, i