tensorflow

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已經有在tensorflow一些功能來創建可以在行動中可以看出，例如in the adjust contrast op benchmark基準。然而，如果我在我的機器上運行這個，我只是得到一個空輸出： [email protected]:~/tensorflow$ bazel run //tensorflow/core:kernels_adjust_contrast_op_benchmark_te

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如何在張量流中找到識別對象的位置（ROI）

我使用的是張量流android樣例，它有一個ROI位置的佔位符（請參閱tensorflow/examples/android/src /.../ Classifier。 java），但它沒有被使用。我希望能夠找到分類對象的投資回報率。我查看了代碼，但不清楚該位置如何確定。 tensorflow支持這個嗎？

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無法在conda環境中導入random/multiarray名稱

我試圖在conda環境中運行tensorflow。我開始創建一個帶有conda create --name py27 python=2.7的Python 2.7環境，然後激活它。在環境中，我運行了conda install -c https://conda.anaconda.org/jjhelmus tensorflow，它在包中有tensorflow和numpy，所以假設不應該有任何問題運行nu

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張量流中的最小RNN示例

試圖在張量流中實現最小的玩具RNN示例。目標是學習從輸入數據到目標數據的映射，類似於這個精彩的簡潔example in theanets。更新：我們到了那裏。剩下的唯一部分是使其趨於一致（並且不那麼複雜）。有人可以幫助將以下內容轉換爲運行代碼或提供一個簡單的示例嗎？ import tensorflow as tf from tensorflow.python.ops import rnn_c

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找不到：/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/tensorboard/lib/svg/summary-icon.sv

我正在使用張量板來顯示圖形和最小化目標函數。我可以將損失函數可視化，但不能將圖形可視化。我得到一個未找到錯誤 WARNING:tensorflow:IOError [Errno 2] No such file or directory: /lib/python2.7/site-packages/tensorflow/tensorboard/lib/svg/summary-icon.sv [編輯

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異步計算在TensorFlow

最近我一直在玩弄TensorFlow和我提到的框架是不能夠使用所有可用的我的計算資源。在Convolutional Neural Networks教程他們提到天真採用的模型參數異步更新導致次優的訓練表現，因爲個別型號副本可能對模型參數的過時副本進行培訓。相反，採用完全同步更新將會與最慢的模型副本一樣慢。雖然他們在教程和whitepaper中都提到過，但我沒有真正找到在本地機器上進行異步並行計算

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保存Tensorflow圖形以便在Tensorboard中查看，無需進行彙總操作

我有一個相當複雜的Tensorflow圖形，我希望將其用於優化目的。是否有我可以調用的函數，只需保存圖形即可在Tensorboard中查看而無需註釋變量？我嘗試這樣做： merged = tf.merge_all_summaries() writer = tf.train.SummaryWriter("/Users/Name/Desktop/tf_logs", session.graph_de

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將Tensorflow MNIST代碼與交互式會話更改爲會話

因此，我一直在學習tensorflow，並且試圖將文檔上的代碼從交互式會話中運行更改爲在常規會話中運行，以便我可以從命令行運行包含代碼的python文件。相關tensorflow代碼是在這裏：https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/pros/index.html 這裏是我的代碼： import input_data m

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口譯Tensorflow/Tensorboard「減法」操作

以下是適於從一個簡單的學習示例代碼，我已向外彎曲的形狀，以瞭解Tensorboard圖形可視化： import tensorflow as tf import numpy as np sess = tf.InteractiveSession() # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_data

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使用output_layer = pool_3運行label_image時出錯

圖像識別教程中的tensorflow練習建議使用 --output_layer=pool_3運行C++示例。我試着運行這個，並得到一個錯誤： $ bazel-bin/tensorflow/examples/label_image/label_image --output_layer=pool_3 I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc: