tensorflow

    1熱度

    1回答

    我正在嘗試使用TensorBoard爲MNIST示例獲取圖形。 我檢查了其他教程,問題,似乎上傳文件選項沒有出現在我的圖菜單下,但我沒有找到原因。 附:我可以使用write_graph生成圖形文件,我想在TensorBoard上顯示。

    2熱度

    1回答

    我正在嘗試使我的Caffe代碼適應tensorflow。我想知道什麼是轉換我的train.txt和test.txt以便爲tensorflow工作的最佳方法。 在我train.txt,文件看起來像: /folder/filename1.jpg 1 /folder/filename2.jpg 2 ... 第一列是圖像的名稱,第二列是類標籤 謝謝!

    2熱度

    2回答

    是否有人有完整的步驟和TensorFlow示例的例子,用於傳遞自己的文本文件,並使用train.py所記錄的現有模型對它們進行評估?另外,如果我想在我自己的樣本的1000個文本文件的不同輸入集上進行訓練,然後將該模型用於新的文本文件?我知道有文檔,但對於不熟悉文本分類過程的人來說很簡單。 我能夠針對我自己的圖像運行圖像示例,因爲這隻需要換出一張圖像.jpg myh新圖像文件的文件名,但對於文本,它

    2熱度

    1回答

    假設我有Tensorflow的Python的API創建的張量,如下所示, x = tf.placeholder("float", shape=[None, inputLen]) 我想創建一個tensorflow ::張量相當於在C++中,這樣我可以運行一個訓練有素的圖說以x爲輸入。我應該如何處理輸入形狀的第一維,這在C++中是tensorflow :: TensorShape類型的? 如果我做

    5熱度

    1回答

    我試圖通過遵循Convolutional Neural Networks教程學習tenforflow,但是當我試圖弄清楚cifar10_input.py如何從cifar-10-batches-bin加載數據時,I遇到一個問題,Tensor.eval()執行很長一段時間或永​​遠運行沒有結果。 的代碼是這樣的: import tensorflow as tf from tensorflow.mod

    12熱度

    1回答

    每當運行cifar10_eval.py,在創建32個線程如下: 我tensorflow /型芯/ common_runtime/local_device.cc:25]本地設備內運算的並行線程:32 我認爲這個線程數是在CPU上運行的線程數,但是當我檢查使用情況時,只有400-500%的CPU被使用。無論如何改變這個線程數量?

    6熱度

    2回答

    卷積神經網絡中「局部」層和「密集」層之間的區別是什麼?我想了解TensorFlow中的CIFAR-10代碼,並且我看到它使用「本地」圖層而不是常規密集圖層。 TF中是否有任何類支持實現「本地」層?

    2熱度

    1回答

    def rnn_seq2seq(encoder_inputs, decoder_inputs, cell, output_projection=None,feed_previous=False, dtype=tf.float32, scope=None): with tf.variable_scope(scope or "rnn_seq2seq"): _, enc_states

    10熱度

    2回答

    鑑於x, y是張量,我知道我可以做 with tf.name_scope("abc"): z = tf.add(x, y, name="z") 這樣z被命名爲"abc/z"。 我想知道是否存在功能f直接在以下情況下指定名稱: with tf.name_scope("abc"): z = x + y f(z, name="z") 愚蠢f我現在使用的是z = tf

    9熱度

    1回答

    比方說,你有一些代碼段像這樣 import tensorflow as tf ... f = h*y + z*t #Just some expression involving other tensors. e = ... # some expression that does not involve f. result = tf.select(b, e, f) sess.run(re