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tutorials_example_trainer在調試模式下失敗（-c dbg）

tutorials_example_trainer的構建在發佈模式（-c opt）下正常工作，但在調試模式下失敗（-c dbg）。有沒有人遇到過這個？這似乎是一個錯誤。命令我運行： bazel build -c dbg --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer --verbose_failures 的生成失敗，消息如下：

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從張量流中的文件隊列訪問文件名

我有一個圖像目錄和一個單獨的文件，將圖像文件名匹配到標籤。所以圖像的目錄中有像「火車/ 001.JPG」和標記文件看起來像文件： train/001.jpg 1 train/002.jpg 2 ... 我可以很容易地通過創建從一個文件名加載開fileQueue從張量流圖像目錄圖片： filequeue = tf.train.string_input_producer(filenames)

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初始化一個未知形狀的共享變量

Variable初始化程序提供了一個validate_shape參數，因此您可以在初始化後更改Variable形狀。但是，它看起來不像get_variable()具有該參數，而是在創建新的Variable時使用默認值validate_shape=False。你怎麼能創建一個共享的Variable其形狀可以在初始化後更改？

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TensorFlow Demos中的驗證和測試評估

TensorFlow beginner demo代碼包括文件mnist_softmax.py和fully_connected_feed.py。我的理解是，初學者演示基於運行mnist_softmax.py，而專家演示基於運行fully_connected_feed.py。問題：是我上面的正確的認識？如果以上是正確的，那麼是不是也不錯，初學者代碼（mnist_softmax.py）不不使用驗

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Tensor Flow shuffle_batch（）在時代結束時的塊

我正在使用tf.train.shuffle_batch（）創建批量的輸入圖像。它包含一個min_after_dequeue參數，確保內部隊列中有指定數量的元素，如果沒有則阻止其他元素。 images, label_batch = tf.train.shuffle_batch( [image, label], batch_size=FLAGS.batch_size, nu

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從TensorFlow對象檢索數據 - 從correct_prediction

布爾我打算過MNIST初學者教程（http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/beginners/index.html），並試圖獲得來自correct_prediction張量對象準確預測值的布爾列表的列表。我發現這令人困惑。按照教程 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)

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在Tensorflow中使用字符串標籤

我仍然試圖用自己的圖像數據運行Tensorflow。我能夠從這個例子link 創建具有conevert_to（）函數.tfrecords文件現在我，我想用代碼的網絡免受例如link訓練。但它在read_and_decode（）函數中失敗。我在功能的變化是： label = tf.decode_raw(features['label'], tf.string) 的錯誤是： TypeError

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tf.matmul不按預期工作

我試着寫在張量流（邏輯運算），有兩個輸入和兩個權重乘以他們得到一個號碼，這個號碼添加到偏見，我的問題MATMUL一將X（輸入）和W（重量）發送到方法中。（垂直） [[1]， [1]] 以及[W]（水平）的[0.49900547,0.49900547]得到一個數字作爲結果，但它給了我兩個數字，我怎麼能乘上正確的？？這是我的代碼>> import tensorflow as tf import

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如何解決TensorFlow中的尺寸錯誤？

我試圖將本教程的專家部分應用於我自己的數據，但我一直遇到維度錯誤。這是導致錯誤的代碼。 def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial

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TensorFlow培訓

假設我有一個非常簡單的神經網絡，如多層感知器。對於每一層，激活功能都是S形，並且網絡完全連接。在TensorFlow這可能是這樣定義的： sess = tf.InteractiveSession() # Training Tensor x = tf.placeholder(tf.float32, shape = [None, n_fft]) # Label Ten