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    如何加速tensorflow RNN推理時間

    我們已經培訓了一個tf-seq2seq模型來回答問題。主要框架是google/seq2seq。我們使用雙向RNN（GRU編碼器/解碼器128單元），增加了軟關注機制。 我們將最大長度限制爲100個字。它大多隻產生10〜20個單詞。 對於模型的推斷，我們嘗試兩種情況： 正常（貪心算法）。其推斷時間約爲40ms〜100ms 光束搜索。我們嘗試使用波束寬度5，其推斷時間約爲400ms〜1000ms。 所
    python tensorflow inference 2017-10-20

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    爲什麼有些python變量是大寫而其他是小寫？

    我經常看到大寫和小寫單個字符變量。我不確定是否選擇了案例，因爲變量是一個類的實例，float32，或者只是個人偏好。 以下是Tensorflow入門指南的示例。 https://www.tensorflow.org/get_started/get_started W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32) b = tf.Variable([-.3], dtyp
    python tensorflow pep8 2017-10-20

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    如何打印tensorflow中的梯度和值？

    self.logits = nn_layers.full_connect_(self.wide_deep_embed, config.num_classes, activation='None', use_bn = True, \ keep_prob=self.keep_prob, name='output_layer') # predict prob ## loss
    python machine-learning tensorflow neural-network deep-learning 2017-10-20

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    在Keras 2.0上使用合併圖層（lambda /函數）？

    我試圖端口this模型爲Keras V2，但我有以下功能相關的問題： def __call__(self, sent1, sent2): def _outer(AB): att_ji = K.batch_dot(AB[1], K.permute_dimensions(AB[0], (0, 2, 1))) return K.permute_dimensions
    machine-learning tensorflow keras keras-layer keras-2 2017-10-20

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    Conv3D不起作用

    我建立了一個使用conv3d的張量流模型，凍結它併爲推理進行了優化。當我把在Android上的推理（TensorflowInferenceInterface.run），我收到以下錯誤： java.lang.IllegalArgumentException: No OpKernel was registered to support Op 'Conv3D' with these attrs. Re
    android tensorflow 2017-10-20

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    如何實現卷積神經網絡的L2正則化成本函數

    我已經實現了CNN數字分類模型。我的模型過度配合，爲了克服過度配合，我試圖在我的成本函數中使用L2 Regularization。我有一個小混亂 我怎麼能選擇<weights>把成本公式（代碼的最後一行）。 ... x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, img_size, img_size, num_channels], name='x') #
    tensorflow computer-vision conv-neural-network regularized 2017-10-20

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    如何查找數據集是否可以訓練神經網絡？

    我是一個機器學習的新手，這是第一個真正的ML任務挑戰之一。 一些實驗數據包含512個獨立的布爾特徵和一個布爾結果。 在提供的數據集中有大約1e6個實驗實驗記錄。 在經典的XOR示例中，需要4種可能狀態中的4種來訓練NN。在我的情況下，它只有2^(10-512) = 2^-505接近零。 我沒有關於數據性質的更多信息，只是這些(512 + 1) * 1e6位。 在可用數據上嘗試了帶有1個隱藏層的NN
    machine-learning tensorflow neural-network 2017-10-20

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    Tensorflow：在訓練時增加重複預測的次數

    我有一個多層感知器，每個感知器有5個隱藏層和256個神經元。當我開始訓練時，每次訓練樣本都會得到不同的預測概率，直到時期50，但隨後重複預測的次數增加，在時期300，我已經有30％的重複預測，這是沒有意義的，因爲輸入數據是不同的所有訓練樣本。任何想法是什麼導致這種行爲？ 澄清： 與「重複預測」，我指的是完全相同的預測概率項目屬於A類（這是一個二元分類問題） 我有200 4000個訓練樣本每個和所有
    tensorflow 2017-10-20

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    如何在培訓期間切換tf.train.Optimizers？

    我想在一定數量的紀元後從Adam切換到SGD。我該如何順利完成這項工作，以便將權重/梯度傳遞給新優化器？
    machine-learning tensorflow gradient-descent 2017-10-20

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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 =
    python tensorflow tensorboard 2017-10-20
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