tensorflow

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我正在使用由tflearn提供的DNN從一些數據中學習。我data變量的(6605, 32)的形狀和我labels數據具有(6605,)，我在下面的代碼(6605, 1)重塑形狀...... # Target label used for training labels = np.array(data[label], dtype=np.float32) # Reshape target la

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無法爲張量「Placeholder_10：0」喂形狀的值（4），其具有形狀「（？，4）」

HeJ小鼠，在我的多類神經網絡用於IRIS的最後一步數據集，我正在執行以下代碼： steps = 2500 with tf.Session() as sess: sess.run(init) for i in range(steps): sess.run(train,feed_dict={X_data:X_train,y_target:y_train}) #

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在簡單的多層FFNN中，只有ReLU激活功能不收斂

我正在學習tensorflow，深入學習和嘗試各種激活功能。我爲MNIST問題創建了一個多層FFNN。大部分基於官方tensorflow網站的教程，除了添加了3個隱藏層。激活功能我已經嘗試是：tf.sigmoid，tf.nn.tanh，tf.nn.softsign，tf.nn.softmax，tf.nn.relu。只有tf.nn.relu不收斂，網絡輸出隨機噪聲（測試精度約爲10％）。以下是我

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什麼是tf.extract_image_patches方法的意思？

我想將我的圖像分成更小的窗口，這些窗口將發送到神經網絡進行訓練（例如面部檢測器訓練）。我在Tensorflow中找到tf.extract_image_patches方法，這看起來正是我需要的。 This question解釋它的功能。的例子有示出的給定(1x10x10x1)（數字1通過100按順序）輸入ksize是(1, 3, 3, 1)（和strides(1, 5, 5, 1)）。輸出是這樣的

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Tensorflow對象檢測API中沒有檢測到什麼

我試圖實現Tensorflow對象檢測API示例。我正在關注sentdex視頻。示例代碼運行良好，它還顯示用於測試結果的圖像，但未顯示檢測到的對象周圍的邊界。只是平面圖像顯示沒有任何錯誤。我使用此代碼：This Github link。這是運行示例代碼後的結果。沒有任何檢測的另一圖像。什麼我錯過這裏？代碼包含在上面的鏈接中，並且沒有錯誤日誌。按照該順序的框，分數，類別，數量的結果。 [[

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Tflearn model.predict無法提供形狀的值（1，1，17）

我對Tensorflow和tflearn很新穎到目前爲止，我已經研究了幾個教程，並一直試圖將tflearn泰坦尼克號應用於動物園動物數據集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Zoo）。培訓工作很好，但是當我嘗試對我輸入的數據嘗試使用model.predict時，出現以下錯誤無法提供張量'InputData/X：0'的形狀值（1,1，17），它具有形

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用於使用Tensorflow/tflearn預測財務數據的圖層

我想預測利率，並且我有一些相關因素，例如股票指數和貨幣供應量等。因子數可能高達200. 例如，訓練數據如X包含因子，y是我想要訓練和預測的利率。 factor1 factor2 factor3 factor176 factor177 factor178 X= [[ 2.1428 6.1557 5.4101 ..., 5.86 6.0735 6.191 ] [ 2.1

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Tensorflow錯誤「unhashable類型：‘numpy.ndarray’」

import tensorflow as tf import numpy as np layer1_weight = tf.Variable(tf.zeros([2 , 3])) layer1_bias = tf.Variable(tf.zeros([3 , 1])) layer2_weight = tf.Variable(tf.zeros([3, 1])

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正在運行ParseySaurus

我一直在用Parsey McParseface和Parsey Universal進行黑客攻擊。谷歌發佈了自己的解析器的下一個版本： https://research.googleblog.com/2017/03/an-upgrade-to-syntaxnet-new-models-and.html 有點看我能找到並下載模式後，但我似乎無法找到一種方法來實際運行它們，即回聲「我有它工作」| syn

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如何確定我的深度學習模型需要什麼類型的圖層？

假設我想製作一個可以做某事的模型。現在當我在Google或YouTube上搜索這個主題時，我發現很多相關的教程，看起來像一個聰明的程序員已經通過深度學習實現了這個模型。但是他們怎麼知道什麼類型的層，他們需要什麼類型的激活功能，喪失功能，優化，單位等數使用深度學習解決某些問題。是否有知道這一點，或者它只是理解和經驗的問題的任何技術？如果有人能指點我一些視頻或文章回答我的問題，這也會非常有幫助。