tensorflow

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在凱拉我試圖找出如何計算自定義指標或損失，過濾掉或掩蓋一些值，以便他們不貢獻返回的值。我被困在如何獲得張量切片或如何迭代if：在張量中的值來選擇感興趣的值。我碰巧在使用Tensorflow後端，但想做一些便攜式的東西。附件中是什麼，我試圖做一個大致的輪廓，但它引發錯誤：TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment def

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添加隱藏層使輸出收斂於一個值 - Tensorflow

我從一個簡單的線性迴歸式網絡開始，使用Tensorflow編寫，主要基於其MNIST初學者教程。有7個輸入變量和1個輸出變量，都是連續的。與這個模型中，輸出均爲左右徘徊1，這是有意義的，因爲目標輸出設定在很大程度上是由的一，本值是占主導地位的由測試數據生成輸出樣本： [ 0.95340264] [ 0.94097006] [ 0.96644485] [ 0.95954728] [ 0.93

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結果不能用Keras和TensorFlow在Python中重現

我遇到問題，我無法重現Keras和ThensorFlow的結果。好像最近也一直在Keras documentation site發佈針對此問題的解決方法，但不知何故，沒有爲我工作。我做錯了什麼？我使用一個MBP視網膜Jupyter筆記本（不Nvidia的GPU）。 # ** Workaround from Keras Documentation ** import numpy as np

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從CentOS Linux上的Tomcat訪問Tensorflow

我有一個使用Tensorflow進行圖像分類的Java demo working。它在Windows上運行正常，但現在我想將它作爲來自Java Tomcat Web服務器的Web服務運行。我已經將所有Tensorflow jar添加到Tomcat的lib中，但Tensorflow具有jni依賴性。我不確定如何安裝和鏈接，因此Tensorflow可以在CentOS Linux服務器上運行。 I h

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Tensorflow - 圖已完成，無法修改

我正在嘗試啓動分佈式Tensorflow並獲取以下錯誤。我的代碼如下所示： sv = tf.train.Supervisor(is_chief=(task_index == 0), logdir="/tmp/train_logs", init_op=init_op, summary_op=summary_op, saver=saver, global_step=global_

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用tf.pad填充MNIST數據集（）

如何在尺寸(?,28,28,1)與tf.pad()中填充MNIST數據集圖像，並將其設置爲(?,32,32,1)張量流？

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張量流程中的默認在線或批量培訓

我有以下問題：我試圖學習張量流程，但我仍然沒有找到將培訓設置爲在線或批處理的位置。舉例來說，如果我有以下的代碼來訓練神經網絡： loss_op = tf.reduce_mean(tf.pow(neural_net(X) - Y, 2)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate) trai

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Tensorflow恢復`tf.Session`使用`tf.train.MonitoredTrainingSession`保存檢查點

我有使用tf.train.MonitoredTrainingSession來培訓CNN的代碼。當我創建新的tf.train.MonitoredTrainingSession時，我可以將checkpoint目錄作爲輸入參數傳遞給會話，它會自動恢復它能找到的最新保存的checkpoint。我可以設置hooks來訓練，直到有一步。例如，如果checkpoint的步驟是150,000，我想培訓到200,

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Tensorflow：轉換輸出張一熱

我想要做什麼：（從cs231n冬季課程）我要實現這個使用tensorflow。但問題是我不知道如何得分轉化爲一種熱（在上圖中紅色線）讓說我有一個model類具有所有運營張作爲對象變量。 model.outputs是張量操作（前饋）來獲得scores，我需要這個outputs張量轉換爲一個熱張IN A DIFFERENCIABLE WAY，這樣我可以進行梯度操作。我該如何執行此操作？

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應在哪裏插入Dropout。？完全連接層。卷積層。？或兩者。？

我想徵詢Dropout應插入在哪裏的反饋意見？它應該位於完全連接層(Dense)或卷積層中。或兩者。？感謝您提前提供反饋。