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Python的Tensorflow運行在GPU代替CPU

我具有低於 import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2],

python tensorflow tensorflow-gpu 2017-10-20

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AttributeError：'NoneType'對象在張量流中沒有屬性'modules'

我一直在學習tensorflow，直到現在一切都很好。我甚至用GPU來做一些tensorflow的計算。 Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-6-41389fad42b5>", line 1, in <module> import tensorflow as tf File "/home/

python-2.7 tensorflow compiler-errors ubuntu-16.04 spyder 2017-10-20

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Tensorflow Estimator API以eval模式保存圖像摘要

此刻我嘗試使用Tensorflow的新Estimator API在自定義圖像數據集上訓練自動編碼器。 到目前爲止一切正常。我遇到的唯一問題是當模型處於評估模式時，將輸入和輸出圖像保存爲摘要。我在列車模式下創建的所有圖像摘要均已妥善保存並顯示在Tensorboard中。 這裏是我的代碼： def model_fn_autoencoder(features, labels, mode, params)

python tensorflow tensorflow-estimator 2017-10-20

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如何在使用Keras時使用TensorFlow外部庫？

我對TensorFlow和Keras仍然很陌​​生，所以雖然它可能對某些人來說似乎很簡單，但它不適合我 - 假設我的所有模型都是使用Keras API而不是TensorFlow設計的，喜歡爲TensorFlow添加外部庫到我的模型 - 例如，優步的Horovod。我該怎麼做呢？

tensorflow keras 2017-10-20

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在DSX中部署一條帶tensorflow的流水線

我有一個使用python和tensorflow構建的模型。 該模型訓練有素，效果良好。我不明白我該如何部署它？我的意思是我怎麼稱呼這個模型來獲得實際數據的分數？ 由於TensorFlow的原因，我無法使用Watson ML部署。

python tensorflow jupyter-notebook data-science-experience 2017-10-20

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Tflearn質量差分類器？

我是新來的機器學習和嘗試TFlearn，因爲它很簡單。 我想做一個基本的分類器，我覺得很有趣。 我的目標是訓練系統來預測一個點在哪個方向。 例如，如果我輸入兩個2D座標(50,50)和(51,51)，系統必須預測方向是NE（東北）。 如果我喂(50,50)和(49,49)系統必須預測方向是SW（西南方） 輸入： X1，Y1，X2，Y2，標籤 輸出： 0〜8對於8方向。 因此，這裏是小的代碼我寫的，

machine-learning tensorflow classification tflearn 2017-10-20

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Tensorflow Dataset.from_tensor_slices時間太長

我有以下代碼： data = np.load("data.npy") print(data) # Makes sure the array gets loaded in memory dataset = tf.contrib.data.Dataset.from_tensor_slices((data)) 文件"data.npy"爲3.3 GB。用numpy讀取文件需要幾秒鐘，但是接下來創建

python numpy tensorflow tensorflow-datasets 2017-10-20

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Word2Vec應該培養多少個時代？什麼是推薦的訓練數據集？

我正在學習使用TensorFlow教程的Word2Vec。我爲Word2Vec運行的代碼也來自TensorFlow教程：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/embedding/word2vec_optimized.py。當我運行15個紀元的代碼時，測試精度爲30％左右。當我跑100個紀元時，測試精度達到了39％左右。

tensorflow word2vec 2017-10-20

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TensorFlow estimator.predict（）給出了警告：tensorflow：輸入圖形不包含QueueRunner

我試圖獲得有關estimator.predict自定義輸入功能的預測，但它給了我這樣的： WARNING:tensorflow:Input graph does not contain a QueueRunner. That means predict yields forever. This is probably a mistake. 它不會給我一個錯誤，但predict只是說它的恢復參數，並

python machine-learning tensorflow 2017-10-20

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執行tf.extract_image_patches

執行tf.extract_image_patches在哪裏？我檢查了我找不到的tensorflow庫。 文件tensorflow/core/kernels/extract_image_patches_op.cc不包含實現。

tensorflow 2017-10-20

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