tensorflow

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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：

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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。