tensorflow

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我所做的嘗試和解決這個問題：使用Mac OS X 在我的計算機使用蟒蛇發行版目前路徑/Users/hongshuhong/anaconda/ 使用暢達代替的virtualenv，因爲我的Python的分佈。我這裏所指的指南，並試圖下載相同與暢達的包管理器：https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/os_setup.html#do

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在CentOS安裝Tensorflow 5

我試圖在CentOS 5 可惜的是安裝Tensorflow，後無法正常使用PIP安裝了它作爲官方文檔解釋 sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl 我有以下錯誤，當我嘗試在蟒蛇進口tensorfl

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自動分化可以處理數組切片的單獨功能嗎？

給定一個向量長度的v說30，可以自動分化工具中說theano或tensorflow能夠採取的是這樣的梯度： x = np.random.rand(5, 1) v = f(x, z) w = v[0:25].reshape(5, 5) y = g(np.matmul(w, x) + v[25:30]) minimize (|| y - x ||) 請問這甚至有意義嗎？我想象它在我心中的方

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如何在TFRecord文件中讀取不同大小的圖像

我已經創建了一個數據集並將其保存到TFRecord文件中。事情是圖片有不同的大小，所以我想要保存大小以及圖像。所以我用了TFRecordWriter和定義的功能，如： example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ 'rows': _int64_feature(image.shape[0]), 'c

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會話初始化一個變量tensorflow異常？

我正在從tensorflow異常與此示例代碼： import tensorflow as tf x = tf.Variable(tf.random_normal([2,2], stddev=0.35)) init_op = tf.initialize_all_variables() sess = tf.Session(init_op) 它給 UnboundLocalError：局部變量

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ImportError：無法導入名稱'編譯'

我想在我的Mac上安裝python 3.4和TensorFlow（OSX El Capitan版本10.11.1）。我下面的說明這裏 Pip Installation 我可以做 $ sudo easy_install pip $ sudo easy_install --upgrade six 但隨後這部分變得困難： $ sudo pip install --upgrade https://

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在Tensorflow中使用初始模型傳輸學習（python）

如何加載.pb protobuf模型，然後根據需要調整網絡（特別是外層）以便爲完全不同的類訓練新模型？有效地進行轉移學習？我想做一些像these（即訓練外層比內層有更大的學習速度）等等，所以我需要一種方式來不僅加載圖形的變量，而且要改變網絡結構和超參數。如果任何人都有一個例子來跟隨啓動模型，這將是驚人的！我的問題與this one非常相似。我已經在互聯網上搜索（TF文檔，Github，St

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爲什麼我的TensorFlow Convnet（嘗試）培訓會導致NaN漸變？

我修改了MNIST（28x28）Convnet教程代碼以接受更大的圖像（150x150）。但是，當我嘗試訓練我收到此錯誤（請參閱完整的堆棧跟蹤結束）： W tensorflow/core/common_runtime/executor.cc:1076] 0x2e97d30 Compute status: Invalid argument: ReluGrad input is not finite.

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需要提示的練習中Tensorflow卷積神經網絡教程

提出以下是此頁https://www.tensorflow.org/versions/0.6.0/tutorials/deep_cnn/index.html 運動對提出的問題行使：推斷的輸出是未歸一logits。嘗試編輯網絡體系結構以使用tf.softmax（）返回標準化預測。在本練習的精神中，我想知道我是否在正確的軌道上（而不是尋找編碼答案）。這是我提出的解決方案。步驟1：在實施例（推

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TensorFlow異常退出代碼137

我正在嘗試使用TensorFlow的卷積神經網絡。即使我成功的一些培訓，腳本與 Process Python exited abnormally with code 137 失敗時，我只是改變了訓練數據。第一個和第二個數據的數據大小是相同的，我可以使用另一個平臺上的第二個數據（千層麪）來訓練CNN。（第一個數據是切片照片圖像，第二個數據是人工生成的地質圖案）。有人能告訴我錯誤的含義