tensorflow

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TF - 帶有地面真值盒的物體檢測

在我用tensorflow對目標檢測API進行一些研究的那一刻。爲此，我跟着這個教程： https://www.oreilly.com/ideas/object-detection-with-tensorflow 本教程介紹瞭如何從圖像也PASCAL VOC XML標籤文件tfrecord。以及開始使用對象檢測API。 要生成我修改了一些代碼，從引用的浣熊庫在GitHub上那些tfrecords：

python api tensorflow object-detection bounding-box 2017-12-18

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在張量流中卷積兩個矩陣的最佳方法是什麼？

假設 A = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] B = [[1,2,1],[2,1,1],[1,1,2]] 與kernel_size卷積後= 2 * 2和跨度= 1，輸出應該是 [[18,18],[28,37]] 我們需要A的每個2×2部分 到之間施加捲積運算B的每個2 * 2部分。 如何使用tensorflow有效執行此操作？ tensorflow是否有任何方

python tensorflow machine-learning deep-learning convolution 2017-12-27

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錯誤試圖分裂圖像顏色：numpy.ndarray」對象有沒有屬性‘面具’

這是我的Python代碼： from PIL import Image labels = ['airplane','automobile','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck'] from keras.datasets import cifar10 (X_train, Y_train), (X_test,y_te

matplotlib tensorflow keras image-recognition 2017-12-27

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Tensorflow乘法的常數性能比tf.random低

我使用Tensorflow進行一些非DL計算，並且我遇到了一個我不明白的行爲。我本身測試方陣的乘法：tf.matmul(a,a)： 時tf.constant 創建矩陣在矩陣是在每次運行隨機初始化 我的期望是第一種情況應該有一些開銷來傳輸初始數據，100 MB（使用float32的5000x5000矩陣），但是由於每次運行時進行隨機初始化，第二種情況的執行速度應稍慢。 但是，我看到的是，即使在同一會

python performance tensorflow tensorflow-gpu tensor 2017-12-27

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如何根據其內容劃分張量？

我有一個張量，看起來像這樣： arr = tf.convert_to_tensor([[3, 1], [6, 2], [1, 1], [3, 0], [5, 1], [1, 0], [4, 2]]) 我需要計算每個小區的第一元素的平均僅當所述第二元件是等於1。因此

python python-3.x tensorflow 2017-12-27

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keras恢復訓練不同的學習速度

我建立keras簡單LSTM模型和訓練有素如下： model = Sequential() model.add(LSTM(activation='tanh',input_dim=6,output_dim=50,return_sequences=False)) model.add(Dense(output_dim=1,activation = 'sigmoid')) model.compile

tensorflow machine-learning deep-learning keras 2017-12-27

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model.compile（）初始化Keras（tensorflow後端）中的所有權重和偏差嗎？

當我開始訓練模型時，以前沒有保存模型。我可以安全地使用model.compile()。我現在已將該模型保存在h5文件中，以便使用checkpoint進行進一步培訓。 說，我想進一步訓練模型。我很困惑，我可以在這裏使用model.compile()嗎？並且應該在model = load_model()聲明之前還是之後？如果model.compile()重新初始化所有的權重和偏見，我應該在model

tensorflow keras 2017-12-27

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TensorFlow - 恢復（如果存在）

只有存在時纔可以恢復變量嗎？這樣做的最習慣的方式是什麼？ 例如，考慮下面的小例子： import tensorflow as tf import glob import sys import os with tf.variable_scope('volatile'): x = tf.get_variable('x', initializer=0) with tf.varia

tensorflow 2017-12-27

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Tensorflow和CUDA版本

據我瞭解CUDA的所有版本都是向下兼容的，但是通過安裝CUDA和用TF建立一個虛擬環境的全過程後出現這種情況時，我import tensorflow ImportError: libcublas.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory 這顯然意味着Tensorflow正在尋找CUDA 8.0，但沒有找到

python tensorflow cuda 2017-12-27

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最簡單的方式分發Tensorflow培訓的前提？

培訓在家庭網絡中分佈的tensorflow模型（使用Estimator API）的最簡單方法是什麼？看起來不像ml引擎local train允許您指定IP。

tensorflow machine-learning kubernetes distributed-computing google-cloud-ml 2017-12-27

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