tensorflow

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我正在使用TensorFlow處理與CNN相關的項目。我輸入使用圖像（20個這樣的圖像） for filename in glob.glob('input_data/*.jpg'): input_images.append(cv2.imread(filename,0)) image_size_input = len(input_images[0]) 這些圖像是尺寸（250250），因爲

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Tensorflow 1.3和CUDA 8.1

我在Ubuntu 16.04上成功運行Tensorflow 1.3和CUDA 8.0。安裝已按照官方安裝說明完成。 1）我想知道Tensorflow是否與CUDA 9兼容。這是否支持？如果是這樣，是否有顯着的業績增長？ 2）如果只支持CUDA 8：是否支持cuDNN 7.0.3？

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批量大小和實際輸出之間的Tensorflow不兼容形狀

我正在嘗試爲交互式神經網絡實驗創建一個簡單的Web應用程序。我對Tensorflow和機器學習一般都很陌生，所以我想從一個簡單的時間序列迴歸開始，即S & P500。時遇到的問題是，錯誤如下： InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [32,1] vs. [1248,1] 在的情況下的批量大小爲32

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通過加載intermediate_output_graphs（.pb）繼續培訓（image_retraining/retrain.py）

我正在使用tensorflow存儲庫中image_retraining文件夾中提供的再培訓腳本。之一解析器參數/標誌讓你存儲中間圖形每隔X步驟 parser.add_argument( '--intermediate_output_graphs_dir', type=str, default='tf_files2/tmp/intermediate_graph/'

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Tensorflow服務於CUDA 9爲aws新的p3實例編譯

我能夠從亞馬遜的修改源（在新的深度學習AMI中提供）重新編譯Tensorflow。我現在想編譯TF與Tensorflow「叉」的服務，但我得到這個錯誤： ERROR: /root/.cache/bazel/_bazel_root/98acb40d8921d865487eab808ed364b2/external/org_tensorflow/tensorflow/contrib/nccl/BUI

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在訓練模型Tensorflow MNIST分類

這裏是我的Tensorflow MNIST例子的修改版本： from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import argparse import sys import tempfile from tenso

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在Windows 7上無響應的Tensorflow安裝

我試圖按照https://www.tensorflow.org/install/install_windows使用本地點安裝在Windows 7（64位）上安裝Tensorflow（僅限CPU）。首先，我下載了Python 3.5.2（64位）。這是成功的。於是，我試着發出適當的命令（CMD）： pip3 install --upgrade tensorflow 一個新窗口的快速閃光，然後

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Tensorflow GPU安裝錯誤，Windows 10

您好我想通過安裝CUDA，cuDNN等來讓Tensorflow GPU工作。我遵循了Tensorflow網站上的所有步驟以及幾個安裝教程。但是，我一直卡住了一段時間，出現以下錯誤。有誰知道什麼可能是錯的？提前致謝。 >>> import tensorflow Traceback (most recent call last): File "C:\Users\maxhx\Anaconda

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如何使tf.layers.dense的輸出單位變量？

我是張量流的初學者。我想使隱藏層大小可配置。讓我們假設只有一個隱藏層，我想 hidden1 = tf.layers.dense(X, n_hidden, activation=tf.nn.relu) 其中「n_hidden」是 n_hidden = tf.placeholder(tf.int64) ，但我還有很長的錯誤信息，它是結束，類型錯誤：INT（）參數必須是字符串或數字，而不是「張

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TensorFlow版本1.3.0 - 的「分裂」運算輸入「split_dim」有型FLOAT32不符合預期的INT32

，我從github代碼類型，並在遇到以下行錯誤： # Split the series because the rnn cell needs time_steps features, each of shape: hidden = tf.split(0, config.n_steps, feature_mat) print (len(hidden), str(hidden[0].get_sha