Tag: tensorflow
TensorFlow ist ein open-source-Bibliothek für maschinelles lernen und maschinelle Intelligenz. Es ist von Google entwickelt und wurde zu open source im November 2015.
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Ich bin auf der Suche auf den Google-Beispiel, wie der Bereitstellung und Verwendung eines pre-geschult Tensorflow Diagramm (Modell) auf Android,: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android Diesem Beispiel verwendet .pb-Datei an: [dies ist ein link zu einer Datei, dass downloads automatisch] https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip
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Ich weiß, ich kann Messen die Ausführungszeit eines Aufrufs sess.run()aber ist es möglich, eine feinere Granularität und Messen Sie die Ausführungszeiten der einzelnen Operationen? InformationsquelleAutor der Frage user3559888 | 2015-12-15
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Ich bin mit Keras mit Tensorflow als backend , hier ist mein code: import numpy as np np.random.seed(1373) import tensorflow as tf tf.python.control_flow_ops = tf import os from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers.core
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Von dem, was ich gesammelt habe, so weit, es gibt verschiedene Arten von dumping ein TensorFlow Graphen in einer Datei und dann laden Sie Sie in einem anderen Programm, aber ich habe nicht in der Lage zu
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Den Bild-Dashboard Abschnitt der Tensorboard ReadMe sagt: Da die Bild-dashboard unterstützt die beliebige PNG-Format, können Sie diese einbetten von benutzerdefinierten Visualisierungen (z.B. matplotlib streudiagramme) in TensorBoard. Sehe ich, wie ein pyplot Bild geschrieben werden konnte, um die
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TensorBoard scheint eine Funktion zur Anzeige von mehreren verschiedenen Läufen und wechseln Sie. Wie kann ich mehrere Durchläufe zeigen sich hier und wie kann man einen Namen zuweisen, um Sie voneinander zu unterscheiden? InformationsquelleAutor der Frage Maarten
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Ich habe Probleme bei der Wiederherstellung ein tensor vom Namen, ich weiß gar nicht, ob es möglich ist. Ich habe eine Funktion, die erstellt mein graph: def create_structure(tf, x, input_size,dropout): with tf.variable_scope("scale_1") as scope: W_S1_conv1 = deep_dive.weight_variable_scaling([7,7,3,64],
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Ich bin wirklich gespannt, um zu starten mit Google ' s neue Tensorflow-Bibliothek in C++. Die website und Google docs sind nur wirklich unklar, im Hinblick darauf, wie man erstellen Sie das Projekt, das C++ - API-und
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Wie funktioniert tf.app.run() Arbeit in Tensorflow übersetzen demo? In tensorflow/models/rnn/translate/translate.pyes ist ein Aufruf an tf.app.run(). Wie wird es gehandhabt? if __name__ == "__main__": tf.app.run() InformationsquelleAutor der Frage Anurag Ranjan | 2015-11-14
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Vor kurzem begann ich spielte mit neuronalen Netzen. Ich war versucht zu implementieren eine AND Tor mit Tensorflow. Ich habe Schwierigkeiten zu verstehen, wenn die Verwendung der verschiedenen Kosten und Aktivierung von Funktionen. Dies ist ein einfaches
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Ich lief TensorFlow und ich passieren, um etwas zu haben, woraus sich ein NaN. Ich würde gerne wissen, was es ist, aber ich weiß nicht, wie Sie dies tun. Das Hauptproblem ist, dass in einer "normalen" prozeduralen
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Den offiziellen Weg visualisieren TensorFlow graph ist mit TensorBoard, aber manchmal will ich einfach nur einen schnellen Blick auf die Grafik wenn ich arbeiten bin in Jupyter. Gibt es eine schnelle Lösung, idealerweise basierend auf TensorFlow-tools oder
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Nehmen wir an, wir haben GEWICHTE x = tf.Variable(np.random.random((5,10))) cost = ... Und wir verwenden die GD-Optimierer: upds = tf.train.GradientDescentOptimizer(lr).minimize(cost) session.run(upds) Wie können wir umsetzen, wie z.B. die nicht-Negativität auf GEWICHTE? Ich habe versucht, clipping Sie: upds
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Hat jemand implementieren, die FRCNN für TensorFlow version? Ich fand einige Verwandte repos wie folgt: Implementieren roi-pool-Ebene Umsetzung schnell RCNN basierend auf py-schneller-rcnn-repo aber für 1: übernehmen der roi-pooling Schicht arbeitet (ich habe nicht versucht), und es
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In diesem ist tutorial-code von TensorFlow website, könnte jemand helfen zu erklären, was bedeutet global_step bedeuten? Fand ich auf der Tensorflow website geschrieben, dass globalen Schritt wird verwendet, zählen die Ausbildung Schritte, aber ich weiß nicht so
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Wie Lesen Sie alle Beispiele aus dem TFRecords auf einmal? Habe ich mit tf.parse_single_example zu Lesen Sie einzelne Beispiele, die mithilfe von code ähnlich wie in der Methode read_and_decode im Beispiel der fully_connected_reader. Allerdings möchte ich ausführen,
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Sagen wir, ich habe folgenden code: x = tf.placeholder("float32", shape=[None, ins_size**2*3], name = "x_input") condition = tf.placeholder("int32", shape=[1, 1], name = "condition") W = tf.Variable(tf.zeros([ins_size**2*3,label_option]), name = "weights") b = tf.Variable(tf.zeros([label_option]), name = "bias") if condition >
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Nachdem er ein paar Tage versucht zu erreichen diese Aufgabe, ich möchte meine Erfahrung mit Ihnen teilen, wie ich ging über die Beantwortung der Frage: Wie verwende ich TS-Objekt-Erkennung zu trainieren, mit meinem eigenen dataset? Kommentar zu
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Bin ich angefangen zu arbeiten, mit TensorFlow Bibliothek für Tiefe lernen, https://www.tensorflow.org/. Fand ich eine explizite Anleitung zu arbeiten auf linux und Mac, aber habe ich nicht herausfinden können, wie arbeiten unter Windows. Ich versuche über das
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Ich begann zu spielen mit TensorFlow vor zwei Tagen, und ich Frage mich, ob es ist der Triplett-und der kontrastiven Verluste umgesetzt. Habe ich die Dokumentation, aber ich habe nicht gefunden, irgendein Beispiel, oder eine Beschreibung über
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Deep Learning wurde erfolgreich auf mehreren großen Daten-sets für die Einstufung einer Handvoll Klassen (Katzen, Hunde, Autos, Flugzeuge, etc), mit Auftritten schlagen einfacher Deskriptoren wie Taschen von Funktionen über SIFT, Farbe Histogramme, etc. Dennoch Ausbildung ein solches
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Ich bin immer diese Fehlermeldung bei der Verwendung conv2d_transpose: W tensorflow/core/common_runtime/executor.cc:1102] 0x7fc81f0d6250 Compute status: Invalid argument: Conv2DBackpropInput: Number of rows of out_backprop doesn't match computed: actual = 32, computed = 4 [[Node: generator/g_h1/conv2d_transpose = Conv2DBackpropInput[T=DT_FLOAT, padding="SAME", strides=[1,
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Teste ich verschiedene hyperparameters für ein cnn-Modell, das ich gebaut habe, aber ich habe da ein kleines ärgernis beim betrachten der Zusammenfassungen in Tensorboard. Das problem scheint zu sein, dass die Daten nur "Hinzugefügt", die in aufeinander
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Tensorflow ist mir diese unresolved Fehler: Exception ignored in: <bound method BaseSession.__del__ of <tensorflow.python.client.session.Session object at 0x7f68d14b6668>> Traceback (most recent call last): File "/opt/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 532, in __del__ AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'TF_DeleteStatus' Den Fehler
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Diese Frage ist mit Bezug auf den Zugriff auf einzelne Elemente in einem tensor, sagen: [[1,2,3]]. Ich brauche Zugriff auf das innere element [1,2,3] (Dies kann durchgeführt werden, indem .eval() oder sess.run ()), aber es dauert länger,