tensorflow

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    我試圖在張量流中編寫我自己的成本函數,但顯然我不能'分割'張量對象? import tensorflow as tf import numpy as np # Establish variables x = tf.placeholder("float", [None, 3]) W = tf.Variable(tf.zeros([3,6])) b = tf.Variable(tf.zer

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    它主要是來自教程的網站上的複製粘貼。我得到一個錯誤: Invalid argument: ConcatOp : Expected concatenating dimensions in the range [0, 0), but got 0 [[Node: concat = Concat[N=4, T=DT_INT32, _device="/job:localhost/replica:0/task

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    張量流的亮點之一似乎是「真正的可移植性」 - 跨不同平臺的訓練模型的無縫部署 - 特別是在移動設備上運行訓練有素的模型?您是否有過一個示例或一些教程,可以瞭解如何在移動應用程序中打包並執行經過訓練的張量流模型?

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    當我寫的所有代碼here到.py文件,然後運行它,我得到以下的輸出: can't determine number of CPU cores: assuming 4 I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:25] Local device intra op parallelism threads: 4 can't determine

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    我得到TF正常工作爲CIFAR Tutorial。 我已經更改了代碼以將train_dir(帶檢查點和模型的目錄)保存到知道的位置。 張量板似乎與特定的train_dir正常工作,它可以通過網絡界面給我一個監督工具。 我設法運行cifar10_eval.py,與正確的目錄路徑,我收到了效果,一些警告一起..(看來我會更多的GPU資源,沒有警告的情況下...) 2015年11月13日10:09:30

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    我正在嘗試關注this tutorial。 TensorFlow剛出來的時候,我真的想了解它。我熟悉懲罰線性迴歸像Lasso,Ridge和ElasticNet及其在scikit-learn中的用法。 對於scikit-learn套索迴歸,所有我需要輸入到迴歸算法是DF_X [一個M×N的二維屬性矩陣(pd.DataFrame)]和SR_y [的M維目標矢量(pd.Series)]。 TensorF

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    有關於如何安裝它的an official guide,並沒有多說關於它的實際開發。我的理解是quite big challenge in developing with Docker in general。更不用說可能有deeper technical complications關於TensorFlow的使用,也許主要是thanks to GPUs。所以拉動碼頭圖像後有很多東西... 有沒有人有一

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    我在TensorFlow中實現了計算均方誤差的損失函數。所有用於計算目標的張量都是float64類型,因此損失函數本身是dtype float64。特別是, print cost ==> Tensor("add_5:0", shape=TensorShape([]), dtype=float64) 然而,當我試圖儘量減少我得到一個值誤差相對於類型的張量: GradientDescentOpt

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    我是TensorFlow的新手,我正在尋找文字識別項目演講的幫助。有沒有一個例子展示如何使用TensorFlow語音到文本?我聽說它在Google內部用於將準確度提高25%

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    TensorFlow如何用於使用神經網絡的文本分類有什麼例子嗎?