tensorflow

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最近谷歌推出了非Windows分發的TensorFlow（機器學習庫），我發現可以通過Docker下載它，我在Windows 8.1機器上安裝了docker，後面跟着this和this 得到的東西的工作，但因爲我使用的是本地代理，然後我試圖HTTP_PROXY，HTTPS_PROXY出口到/ var/lib中/ boot2docker/profile文件和現在當我運行下面的命令 docker

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如何測試tensorflow cifar10 cnn教程模型

我對機器學習比較陌生，目前在開發它時幾乎沒有任何經驗。所以我問題是：培訓，並從tensorflow tutorial我想知道評估cifar10數據集後，怎麼可能用一個樣本圖像測試嗎？我可以訓練和評估Imagenet tutorial from the caffe machine-learning framework，在使用python API的自定義應用程序上使用訓練好的模型相對容易。任何幫

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Tensorflow - 視頻分類

TensorFlow的開源版本適合視頻分類 - 類似於http://vision.stanford.edu/pdf/karpathy14.pdf中所述的示例嗎？如果沒有 - 公有領域中是否有其他可用於此目的的軟件包？

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在教程中發現TensorFlow錯誤

敢問我甚麼？在這一點上，這是一項新技術，我無法找到解決這個看似簡單的錯誤的方法。我要去的教程可以在這裏找到 - http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts 我將字面上的所有代碼複製並粘貼到IPython Notebook中，並在最後一塊代碼中出現錯誤。 # To train and

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如何運行Recurrent Neural Networks示例程序是tensorflow？

我使用安裝在Ubuntu tensorflow下面的下面的命令 sudo apt-get install python2.7 sudo apt-get install python-dev sudo apt-get install python-pip pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensor

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未定義的符號：PyUnicodeUCS4_FromStringAndSize與tensorflow在Heroku

試圖在Heroku上安裝tensorflow，到底it fails有： pywrap_tensorflow.so: undefined symbol: PyUnicodeUCS4_FromStringAndSize requirements.txt： numpy https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.

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可視化張量流中卷積層的輸出

我試圖使用函數tf.image_summary可視化張量流中卷積層的輸出。在其他情況下，我已經成功地使用了它（例如，可視化輸入圖像），但在正確地重新調整輸出方面有一些困難。我有以下CONV層： img_size = 256 x_image = tf.reshape(x, [-1,img_size, img_size,1], "sketch_image") W_conv1 = weight_v

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如何更改csv文件的TensorFlow中的dtype？

這裏是我試圖運行 - import tensorflow as tf import numpy as np import input_data filename_queue = tf.train.string_input_producer(["cs-training.csv"]) reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.rea

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Tensorflow：數據源可以是動態的嗎？

在Tensorflow documentation中看到的所有示例中，輸入都是從靜態源（通常是文件）進行解析的。是否可以構建一個圖表，其中的數據來自不同的來源？在我的使用案例中，數據來自服務器的消息字符串：我想在張量中將這些消息轉換爲張量，並將這些張量用作圖的計算部分的輸入。

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需要TensorFlow依賴關係。如何在Windows上運行TensorFlow

我有興趣讓TensorFlow在Windows上運行，但是現在我意識到由於某些依賴關係不能用於Windows，所以這是不可能的。巴澤爾。需要出現，因爲正如我目前所瞭解的，從TensorFlow訪問GPU的唯一方法是通過Linux的非虛擬安裝。我意識到我可以雙啓動到Linux安裝，但寧願避免該路線。爲了解決這個問題，我需要整個依賴鏈來構建TensorFlow，因爲它想知道它是否已經存在。我也意