tensorflow

0熱度

1回答

我想對MNIST執行一個簡單的邏輯迴歸，我剛剛安裝了TF，並且希望使用TensorBoard監視minibatch-SGD的進度。我第一次沒有tensorboard它編譯並獲得了0.9166的測試集精度。然而，當我加入tensorboard看看發生了什麼事情我甚至不能編譯它了我： the placeholders must be fed with dtype float但我所有的數組都是NP陣

1熱度

1回答

在控制流程和條件語句中使用張量

我很感興趣如何在控制流程語句中使用張量（沒有會話）。一個例子就是我的意思是： myTensor = tf.where(myOtherTensor) # shape == [None, 2] numLoops = tf.shape(myTensor)[0] # Results in tensor of shape [1] for i in xrange(numLoops): # ..

16熱度

1回答

TensorFlow默認使用機器中所有可用的GPU嗎？

我的機器中有3個GTX Titan GPU。我運行Cifar10提供cifar10_train.py的例子，得到了以下的輸出： I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_init.cc:60] cannot enable peer access from device ordinal 0 to device ordinal 1 I tensorflow/c

1熱度

1回答

在張量流中初始化新變量

我已經構建並訓練了一個模型。在第二階段，我想替換最後兩層，並使用不同的數據重新訓練它們。我不斷得到錯誤的，即使我沒有在新瓦爾運行初始化未初始化變量： var_init_op = tf.initialize_variables(var_list=[fc1_weights, fc1_biases, fc2_weights, fc2_biases]) sess.run(var_init_op) 我明白

1熱度

1回答

保存程序不支持字符串變量嗎？

似乎內置檢查點工具不支持保存string變量？例如，這失敗： var = tf.Variable('hello world') saver = tf.train.Saver() 如果是這樣的話有什麼理由呢？

2熱度

1回答

如何使用張量流中的QueueRunner將動態創建的輸入圖像添加到RandomShuffleQueue中

我正在試圖在程序執行過程中創建帶有圖像的CNN。我有一個遊戲環境（不是由我創建的），它產生的屏幕圖像取決於遊戲中採取的行動。這些行動由學習的CNN控制。然後將這些圖像推送到RandomShuffleQueue中，從這個RandomShuffleQueue中，小批量出列並用於訓練正確動作的CNN。我想這樣做（遊戲和訓練）異步，在其中玩遊戲並將其屏幕添加到用於訓練模型的單獨線程中的RandomSh

5熱度

2回答

與TensorFlow

圖像鑑於點的插值採樣是灰度圖像我爲2D張量（尺寸W，H）和座標的張量Ç（DIM。無，2）。我想解釋的的列C如使用某種插值（雙線性很可能是罰款，我使用的情況下）在我，樣品我在這些座標座標，並將得到的值存儲在一個新的張量P（的尺寸沒有限制，即1維與儘可能多的條目ç具有行）。這是可能的（有效）與TensorFlow？我所能找到的都是調整圖像大小（如果你喜歡的等距重採樣）的功能。但是我找不到任何可以在坐

0熱度

1回答

如何在編寫自定義用戶時引用內置的操作op

我正在張量流中編寫自定義操作，我想引用已存在的操作，或者是我自己的用戶操作，或者其中一個內置操作。有沒有辦法做到這一點，而不僅僅是複製粘貼來自我指的另一個操作的代碼？

14熱度

1回答

Tensorflow例外與MATMUL

我是一個總的初學者TensorFlow，和我試圖將兩個矩陣相乘在一起，但我不斷收到寫着一個例外： ValueError異常：形狀TensorShape（[尺寸（2） ]）和TensorShape（[尺寸（無），外形尺寸（無）]）必須具有相同的等級下面是最小的示例代碼： data = np.array([0.1, 0.2]) x = tf.placeholder("float", shape=[

3熱度

1回答

TensorFlow遠程apply_gradients

我想分割兩臺機器的最小化功能。在一臺機器上，我打電話爲「compute_gradients」，在另一臺機器上我通過網絡發送帶有漸變的「apply_gradients」。問題是調用apply_gradients（...）。run（feed_dict）似乎不管用我做什麼。我試圖取代張量梯度的apply_gradients的插入佔位符， variables = [W_conv1, b_conv1, W_