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如何在tensorflow中運行Iteration.get_next（）後獲得批處理批處理？

最近我想實現GAN模型，並使用tf.Dataset和Iterator來讀取人臉圖像作爲訓練數據。數據集和迭代器對象的代碼是： self.dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(convert_to_tensor(self.data_ob.train_data_list, dtype=tf.string)) self.dataset = self

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Adagrad隱含變量

以下模型： import tensorflow as tf import numpy as np BATCH_SIZE = 3 VECTOR_SIZE = 1 LEARNING_RATE = 0.1 x = tf.placeholder(tf.float32, [BATCH_SIZE, VECTOR_SIZE], name='input_placeholder')

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張量流中超參數搜索時的彙總分組？

我想執行超參數搜索。在每個參數組合上，我正在創建適當的圖形並對其進行訓練。內部圖形中有可能性圖的摘要。如何組織張量板報告以便在一個頁面中查看所有內容？我可以有不同的logdir名稱，還有什麼選擇？

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爲什麼不在張量板上繪製一些總結？

我寫了K-means算法在tensorflow並試圖最小距離增加摘要：爲什麼不地塊在水平方向任意長度？橫軸上是什麼？ m後綴是什麼意思？的代碼如下： global_count = 0 count = 0 self.report.add_time_stamp(description="Initializing with k-means...") self.

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張量板不顯示標量

我使用多層感知器編寫了mnist代碼。但它沒有顯示準確性和損失函數的標量（但它成功地顯示了一個模型圖）如果你知道，你能給我一個線索嗎？ Tensorflow版本：1.2.0 這些是我想在Tensorboard中顯示的功能。 def loss(label,y_inf): # Cost Function basic term with tf.name_scope('loss'

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如何定期評估TF-Slim中模型的性能？

我想用TF-Slim的迴歸問題使用DensNet。我的數據包含60000個jpeg圖像，每個圖像有37個浮動標籤。我將我的數據分成了一個火車集（60％），一個驗證集（20％）和一個測試集（20％）的三個不同的tfrecords文件。我需要在訓練循環中評估驗證集並製作一個如image的圖。在TF-Slim文檔中，他們只是分別解釋訓練循環和評估循環。訓練結束後，我可以評估驗證或測試集。正如我所說，

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在Tensorboard中分組情節

我想在Tensorboard中組織我的情節。例如，假設我在同一時間訓練多個網絡，他們每個人都有自己的準確度和損失的步驟，並且很好地將網絡的準確性和損失分組。或者，也許我想檢查每個圖層的激活，平均權重和平均偏差，以便更好地瞭解他們在訓練過程中如何變化。我該怎麼做？

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我如何獲得評分預測？

我使用DNNClassifier估算器，我想預測評級。但是，我不知道使用預測。我期待下面的結果。預測評級：XX PLZ，幫幫我，給我一個指南（使用預測）下面，我的代碼。 """ Define """ JOIN_CSV_COLUMNS = ['USER_ID', 'CONTENT_ID', 'CONTENT_NAME_USER', 'RATING', 'CNTY_CD', 'FIRST

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遇到錯誤使用tensorflow.summary

當我學習TensorFlow通過嘗試的例子mnist_softmax.py（this is the orignal file），我爲了一些修改添加到它使用TensorBoard： tf.global_variables_initializer().run() merged_summary_op = tf.summary.merge_all() summary_writer =

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如何從張量板事件摘要中提取和保存圖像？

給定tensorflow事件文件，我如何提取對應於特定標記的圖像，然後以通用格式將它們保存到磁盤，例如， .png？