tensorflow

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我無法運行此神經語言模型教程中的代碼。雖然我已經安裝了keras和tensorflow，但似乎我無法從keras.models中導入相關軟件包。一）keras installed B）TensorFlow installed C）Spyder error message 我也試圖在Windows控制檯運行導入命令。那裏的錯誤信息說「CPU支持這個TensorFlow二進制文件未編譯使用的指令」

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「TypeError：'張量'對象是不可迭代的'與張量流量的錯誤估計器

我有一個程序性生成（無限）數據源，並試圖使用它作爲高級別Tensorflow Estimator的輸入來訓練基於圖像的3D物體檢測器。我設置的數據集，就像在Tensorflor估計Quickstart，我dataset_input_fn收益特徵的元組和標籤Tensor的，就像Estimator.train函數指定，這該怎麼tutorial shows，但我得到一個錯誤時，試圖調用列車功能： Ty

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Tensorflow變量初始化錯誤

我收到了tensorflow中的變量初始化錯誤，有人可以幫我嗎？我在GPU上使用python版本（3.5.4）和TF版本（1.2.1）。如果我從代碼中刪除最後一行然後它的工作，似乎有一些問題與tensorflow和python庫sync之間的差距精細。 import numpy as np import tensorflow as tf with tf.Session() as sess:

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如何使用keras和tensorflow後端將密集層的輸出作爲一個numpy數組？

我是Keras和Tensorflow的新手。我正在使用深度學習來開展面部識別項目。我使用此代碼（輸出softmax圖層）將輸入主題的類標籤作爲輸出獲得，並且我的100個類的自定義數據集的準確率爲97.5％。但是現在我對特徵向量表示感興趣，所以我想通過網絡傳遞測試圖像並在softmax（最後一層）之前從激活的密集層提取輸出。我提到了Keras的文檔，但似乎沒有任何效果。任何人都可以請幫助我如何從密

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在Ubuntu下爲Go安裝tensorflow錯誤17.10

我按照以下步驟安裝了用於Go的tensorflow，沒有錯誤信息顯示。 TF_TYPE="cpu" # Change to "gpu" for GPU support TARGET_DIRECTORY='/usr/local' curl -L \ "https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflo

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如何繪製邊界框而不使用張量流對象檢測api中的歸一化座標

如何繪製邊界框而不使用tensorflow object-detection api中的歸一化座標？在object_detection_tutorial.ipynb中，我注意到默認座標是在標準化座標中，框的形式是[xmin，ymin，xmax，ymax]以及如何將它們轉換爲[image_length xmin，image_width ymin，image_length xmax，image_wid

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如何使用python和tensorflow從降噪堆疊自動編碼器中提取低維特徵向量

下面的代碼導入MNIST數據集並訓練堆疊降噪自動編碼器，以破壞，編碼然後解碼數據。基本上我想用它作爲非線性尺寸縮減技術。如何訪問模型編碼的較低維特徵，以便將這些特徵放入聚類模型中？理想情況下，我會期望較低的維度特徵是循環或直線（顯然這實際上並非如此）。 import numpy as np import os import sys import tensorflow as tf fro

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錯誤Tensorflow使用JSON導出的數據

我使用下面的代碼，從文檔衍生的時： import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import json from pprint import pprint with open('/root/ml/2017110508.training.json') as text: da

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Nodejs Tensorflow服務客戶端錯誤3

我正在服務一個預先訓練的啓動模型，並且我已經按照官方教程直到現在都提供它。目前，我得到一個錯誤代碼3，如下： { Error: contents must be scalar, got shape [305] [[Node: map/while/DecodeJpeg = DecodeJpeg[_output_shapes=[[?,?,3]], acceptable_fraction=1,

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Tensorflow在不同名稱範圍內重用變量

我已經在不同名稱範圍內重用變量的問題。下面的代碼將源代碼嵌入和目標嵌入分離到兩個不同的空間中，我想要做的是將源代碼和目標代碼放在同一個空間中，重用查找表中的變量。 ''' Applying bidirectional encoding for source-side inputs and first-word decoding. ''' def decode_first_word(self,