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我想使用Tensorflow C++ API，但是從源代碼構建Tensorflow後，我應該如何鏈接Xcode中的庫？

我從github下載了tensorflow的源代碼，然後配置它並運行bazel build //tensorflow:libtensorflow_cc.so。那麼我應該如何鏈接它的頭文件或標誌。那麼我可以使用Xcode來運行我的tensorflow代碼，並且不需要每次都使用Bazel來運行我的代碼？

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如何重複數組元素以形成nxm維數組或矩陣

我有一個數組; y = [1. 0.5 0.33333333 0.25 0.2 0.16666667 0.14285714 0.125 0.11111111 0.1]並且1想要重複相同的元素以在張量流中形成（10,10）方陣。我寫了下面的代碼; y1 = tf.tile(y, [10], axis = 1) sess = tf.Session() print(sess.run(y)) 請幫

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Tensorflow Saver.Save（），FailedPreconditionError，重命名失敗：...進程無法訪問文件，因爲它正在被另一個進程使用

試圖使用Saver保存會話。而遇到了一個錯誤： FailedPreconditionError (see above for traceback): Failed to rename: ./Language_model_lab3-0.data-00000-of-00001.tempstate15754770084434331914 to: ./Language_model_lab3-0.data-

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Tensorflow模型並行性錯誤

我實際上想在tensorflow中自動實現模型並行性。我稍微改正了版本1.3中放置代碼（simple_placer.cc）中張量流的代碼。然而，在MNIST的情況下，安置工作是有效的，但是它在開始時有錯誤。 InvalidArgumentError (see above for traceback): Trying to access resource located in device /jo

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如何在TensorFlow中初始化tf.metrics成員？

以下是我的項目代碼的一部分。 with tf.name_scope("test_accuracy"): test_mean_abs_err, test_mean_abs_err_op = tf.metrics.mean_absolute_error(labels=label_pl, predictions=test_eval_predict) test_accuracy, te

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Keras在分割圖層輸出時拋出`'張量'對象沒有屬性'_keras_shape'

我有句子嵌入尺寸爲2*1*300的句對的輸出X.我想把這個輸出分成兩個形狀爲1*300的向量來計算它的絕對差值和乘積。 x = MaxPooling2D(pool_size=(1,MAX_SEQUENCE_LENGTH),strides=(1,1))(x) x_A = Reshape((1,EMBEDDING_DIM))(x[:,0]) x_B = Reshape((1,EMBEDDING_D

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整形input_data（形狀= [無，28個，28，1]）至input_data（形狀= [無，28個，28]）

我有一個變量： network = input_data(shape=[None, 28, 28, 1]) 我想將其轉換爲以上形狀。我正在做tflearn.reshape的幫助，但它不能正常工作。下面是代碼「 network = tflearn.reshape(network,(-1, 28, 28)) 我不想重新聲明它塑造[無，28,28]因爲我在它的元素。如何做到這一點任何幫助嗎？

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如何將numpy數組存儲爲tfrecord？

我想從numpy數組中創建tfrecord格式的數據集。我試圖存儲2D和3D座標。 2D座標型的形狀（2,10）的numpy的陣列float64 三維座標型float64 的形狀（3,10）的numpy的陣列，這是我的代碼： def _floats_feature(value): return tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(

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使用LensMs的Tensorflow估計器接受圖像

我想使用Tensorflow的估計器來簡化使用LSTM Networks的培訓。顯然，使用tensorflow的估算，必須定義模型功能，像這樣： def some_model_fn(features, labels, mode): ... 我使用佔位符來獲得的輸入和標籤都沒有問題。如何將圖像轉換爲tensorflow lstms接受的形狀，即[batch_size，num_time_

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如何減去keras中的通道平均值？

我已經實現了一個lambda函數來將圖像的大小從28x28x1調整爲224x224x3。我需要從所有頻道中減去VGG的平均值。當我嘗試，我得到一個錯誤類型錯誤：「張量」對象不支持項目分配 def try_reshape_to_vgg(x): x = K.repeat_elements(x, 3, axis=3) x = K.resize_images(x, 8, 8, dat