tensorflow

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我目前正在遵循TensorFlow的Multilayer Convolutional Network教程。在各種層重量被初始化如下：第一卷積層： W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32]) 第二卷積層： W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64]) 密集連接的層： W_fc1 = weight_variable

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Tensorflow未正確安裝

我是一名初學者，我嘗試按照網站上給出的說明在Macbook上安裝張量流。 sudo easy_install pip sudo easy_install --upgrade six sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.6.0-py2-none-any.whl

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tf.Print（）導致梯度錯誤

我試圖使用tf.Print調試語句來更好地理解來自compute_gradients（）的報告梯度和變量的格式，但遇到意外問題。此次培訓程序和調試程序（gvdebug）如下： def gvdebug(g, v): #g = tf.Print(g,[g],'G: ') #v = tf.Print(v,[v],'V: ') g2 = tf.zeros_like(g, dt

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TensorFlow CIFAR10示例

我試圖用SVHN的數據來運行整個CIFAR10。 http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/ 我從亞歷克斯Krizhevsky網站的bin文件的確切格式格式化數據。 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 我沒有編輯代碼，不是改變幾個變量名，使其在另一個目錄等工作。它現在給我一個錯誤。 W tensorflow/co

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與tensorflow

我試圖用tensorflow實施RBM RBM實施，這裏是代碼： rbm.py """ An rbm implementation for TensorFlow, based closely on the one in Theano """ import tensorflow as tf import math def sample_prob(probs): return tf.n

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安裝Tensorflow pip輪子沒有互聯網

我沒有在我的linux電腦上網，所以我按照TensorFlow Get Started從源碼安裝了TF。由於缺少互聯網連接，我遇到了一些麻煩，以構建trainer_example，希望tensorflow中的某人通過爲re2，gemmlowp，jpegsrc v9a，libpng和6創建本地存儲庫並相應地修改WORKSPACE來幫助我完成整個過程。當我嘗試BAZEL構建pip_package創

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盜夢空間風格卷積

我有必要保持模型儘可能小的部署，可以在一個應用程序高效運行的圖像分類（精度不是真的對我有關）我最近與深度學習和我沒有很好的經驗，因此我現在正在玩Cifar-10的例子。我試圖用兩個3x3卷積代替前兩個5x5卷積層，如inception paper中所述。不幸，當我要去測試集進行分類，我周圍0.1正確分類（隨機選擇）這是第一層的修改的碼（第二個是相似的）： with tf.variable_

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在virtualenv上運行GPU集羣上的tensorflow

我在這些instructions之後的virtualenv中安裝了tensorflow的GPU版本。問題是，開始會話時出現分段錯誤。也就是說，該代碼： import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() 退出並出現以下錯誤： (tesnsorflowenv)[email protected]$ python testtensorflo

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在Tensorflow中保存圖像文件

我剛開始使用Tensorflow，我有一個新手問題。我知道Tensorflow是所有關於神經網絡，但我開始只是它的機制。我試圖讓它加載，調整大小，翻轉並保存兩個圖像。應該是一個簡單的操作，對，並且讓我從基礎開始。這裏是我到目前爲止的代碼： import tensorflow as tf import numpy as np print("resizing images") filen

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TensorFlow中的堆疊RNN模型設置

我在爲TensorFlow中的文本分類構建堆疊LSTM模型時感到迷惑。我輸入的數據是這樣的： x_train = [[1.,1.,1.],[2.,2.,2.],[3.,3.,3.],...,[0.,0.,0.],[0.,0.,0.], ...... #I trained the network in batch with batch size set to 32. ]