tensorflow

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我在跟隨此tensorflow tutorial進行梯度裁剪，同時使用多層感知器。 grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cross_entropy_loss, trainable_variable) capped_grads_and_vars = [(tf.clip_by_global_norm(gv[0],5), gv[1]) for gv

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在Tensorflow

Python的SSL認證問題我試圖下載這是在所謂處理的數據MNIST： tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data.read_data_sets（）至於我m知道read_data_sets向服務器發送拉取請求以下載（大約）1.5GB數據。我不斷收到此錯誤回溯： File "/Library/Frameworks/Python.framewor

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如何在使用tf.train.optimizer時捕獲體重更新

如何在使用tf.train.optimizer時在訓練步驟後捕獲體重更新？人們可以得到漸變，但我找不到任何有效的方法，除了找到他們以前的副本的權重差異。由於我已經將權重存儲爲字典的一部分，因此它變得單調乏味，關鍵是隱藏層，值是權重列表。 weights = { 'h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden_1], 0, 0.1)),

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張量流每晚在Python python

我是Python新手。有人可以幫助我區分不同的夜間和張量輪的嗎？我應該安裝什麼？ https://pypi.python.org/pypi/tensorflow VS https://pypi.python.org/pypi/tf-nightly 我堅持每晚的包。我不知道那是什麼。謝謝。

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tf.mul和tf.sqrt中的不確定參數

我試圖在一些git示例和教程的幫助下進入Tensorflow基礎知識，但是我被卡在了不能繪製Gaussian Distribution圖的部分是我所做的。 x = tf.lin_space(-3.0, 3.0, 32) sess = tf.InteractiveSession() s = 0 mean = 0 gauss = (tf.exp(tf.negative(tf.pow(x -

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當爲TensorFlow導出textsum模型時，獲取錯誤'str'對象沒有屬性'dtype'服務

我目前正在嘗試使用PREDICT SIGNATURE導出TF文本模型。我有_Decode從傳入的測試文章字符串中返回結果，然後將其傳遞給buildTensorInfo。這實際上是一個返回的字符串。現在，當我運行textsum_export.py邏輯來導出模型時，它會到達構建TensorInfo對象的位置，但是出現以下跟蹤錯誤。我知道PREDICT簽名通常與圖像一起使用。這是問題嗎？我可以不使用這

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在多核設備上運行TensorFlow

我有一個基本Android TensorFlowInference示例，它可以在單線程中正常運行。 public class InferenceExample { private static final String MODEL_FILE = "file:///android_asset/model.pb"; private static final String INPU

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如何使用自動編碼器可視化降維？（Python | TensorFlow）

我正在嘗試改編Aymeric Damien's code，以便可視化由在TensorFlow中實現的自動編碼器執行的降維。我看到的所有例子都是在mnist數字數據集上工作的，但我想用這種方法將二維的虹膜數據集可視化爲一個玩具的例子，這樣我就可以弄清楚如何爲我的真實世界的數據集調整它。我的問題是：如何才能獲得特定於樣本的2維嵌入來可視化？例如，虹膜數據集具有150 samples和4 attri

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如何正確地爲張量邏輯迴歸程序塑造我的張量

我有一個簡單的程序，應該爲某些數據創建邏輯迴歸訓練模型。有一個輸出類y（0 = false，1 = true）有25個功能我很努力地正確定義我的變量和佔位符形狀。這是代碼。 #!/usr/bin/env python3 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd from sklearn impor

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如何將函數應用於張量張量的給定列？

說我有 v1 = tf.Variable(tf.random_uniform(shape=[2,3])) ，我想這樣做 v1[:,1] = tf.log(1+tf.exp(v1[:,1])) 這不TensorFlow工作。如何將函數轉換/應用於列？