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 versuchte zu verwenden tensorflow in Pycharm IDE. Es scheint, dass in Pycharm, es ist ein-klicken, um ein Paket zu installieren. Es war sehr einfach mit holprig. Jetzt Fehler tritt auf, wenn ich versuche zu installieren, tensorflow.
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In tensorflow Funktion tf.nn.conv2d, die Polsterung option, nur hat 'SELBE' und 'GÜLTIG'. Aber in der conv Schicht Caffe, es ist pad option bestimmen Sie die Anzahl der Pixel, die (implizit) fügen Sie zu jeder Seite des Eingangs.
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Bekomme ich folgenden Fehler ValueError: Tensor conversion requested dtype float32 for Tensor with dtype int32: 'Tensor("Placeholder_1:0", shape=TensorShape([Dimension(128), Dimension(2)]), dtype=int32)' wenn ich versuche zu berechnen, cross-Entropie-Verlust losses = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(scores, input_y) Ich benutze Python 3.4.3. Irgendwelche Ideen, warum? InformationsquelleAutor
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Wie installiere ich TensorFlow ist tensorboard? InformationsquelleAutor Alex_M | 2015-11-10
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Gibt es ein kleines snippet zum laden spärliche Daten, aber ich habe keine Ahnung, wie es zu benutzen. SparseTensors nicht gut spielen mit den queues. Wenn Sie SparseTensors Sie entschlüsseln müssen Sie die string-Datensätze, die mit tf.parse_example
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Will ich Häufig log-python-Variablen --im Gegensatz zu tf-Tensoren. In der Dokumentation heißt es, "können Sie ein tf.Summary Protokoll Puffer, füllen Sie mit Ihren eigenen Daten" es gibt aber keine Dokumentation für tf.Summary und ich konnte nicht herausfinden,
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In tensorflow, gibt es Methoden genannt softmax_cross_entropy_with_logits und sampled_softmax_loss. Lese ich die tensorflow Dokument und suchte google nach mehr Informationen, aber ich konnte nicht finden Sie den Unterschied. Es sieht aus wie mir beide berechnet den Verlust
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Ich nicht verstehen kann, ist den folgenden code in die Tiefe MNIST für Experten tutorial. train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5}) Was ist der Zweck der keep_prob: 0.5 beim laufen train_step? InformationsquelleAutor Zin Minn | 2016-02-22
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Ich versuche zu lernen, wie die Arbeit mit tensorflow Zusammenfassung Autoren von folgenden HowTo ' mnist-tutorial. Das tutorial fügt eine Skalare Zusammenfassung für die Verlust-Funktion. Ich schrieb einen Verlust der Funktion in eine ungewöhnliche durch den Aufbau
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Ich bin relativ neu in machine-learning und haben derzeit fast keine Erfahrung entwickeln. Also meine Frage ist: nach der Ausbildung und die Bewertung der cifar10 dataset aus der tensorflow tutorial ich Frage mich, wie kann man es
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Habe ich erfolgreich installiert tensorflow (GPU) auf Linux Ubuntu 16.04 und machte einige kleine änderungen, damit es mit dem neuen Ubuntu LTS Version. Allerdings dachte ich (wer weiß warum), dass meine GPU erfüllt die Mindestanforderungen einer compute
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Gibt es eine Möglichkeit, die Zeit zu berechnen die Kosten für jeden Knoten in einer TensorFlow Netzwerk? Ich finde es sehr schwer zu lokalisieren sind die performance-Engpässe. EDIT: Die Timeline profiler ist echt genial (https://stackoverflow.com/a/37774470/3632556). Mögliche Duplikate
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Was ist die Standard-Methode der Variablen-Initialisierung verwendet, wenn tf.get_variable() genannt wird, ohne jede Spezifikation für die Initialisierung? Die Doku sagt nur 'None' stellen. InformationsquelleAutor luongminh97 | 2016-05-20
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Ich versuche zu installieren Tensorflow auf meinem Windows-PC. Da habe ich schon installiert und verwendet Anaconda auf Python (3.5), habe ich den Anweisungen gefolgt https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/get_started/os_setup.html#anaconda-environment-installation . Nach der Erstellung der conda-Umgebung genannt tensorflow, die ich getestet habe,
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Beim speichern ein checkpoint, TensorFlow oft spart eine meta-Datei: my_model.ckpt.meta. Was ist in dieser Datei gibt, können wir noch wiederherstellen, ein Modell, auch wenn wir es löschen, und welche Art von Informationen haben wir zu verlieren wenn
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Ich versuche zu laufen, die TensorFlow Python-Beispiele für mit Eclipse Mars für Mac OS X, aber ich bin immer der folgende Fehler: Unresolved import: tensorflow.python.platform Wird der Fehler ausgelöst, auf die 3. Zeile: from __future__ import absolute_import
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Ich versuche zu initialisieren tensorflow Variable mit pre-geschult word2vec Einbettungen. Ich habe den folgenden code: import tensorflow as tf from gensim import models model = models.Word2Vec.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) X = model.syn0 embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform(X.shape, minval=-0.1, maxval=0.1), trainable=False) sess.run(tf.initialize_all_variables())
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Ich versuche zu installieren Tensorflow in meinen PC, installierte ich die Python 3.5.2 64-bit, cuda_8.0.61 für windows 10 und cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0 Habe ich "native" pip zu installieren, GPU-version von Tensorflow, dann öffne ich im LEERLAUF und die Prüfung
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Ich habe einen Datensatz X besteht N = 4000 samples, jede Probe besteht aus d = 2 Funktionen (kontinuierliche Werte) spanning zurück t = 10 Zeitschritte. Ich habe auch das entsprechende 'Label' der einzelnen Probe, die sind
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Ich versuche zu laufen mehrere Sitzungen der TensorFlow gleichzeitig auf einem CentOS-7-Computer mit 64 CPUs. Mein Kollege berichtet, dass er die folgenden beiden code-Blöcke zu produzieren, die eine parallele speedup auf seiner Maschine mit 4 Kernen: mnist.py
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Habe ich installiert tensorflow auf windows über das Andockfenster toolbox. Alles geht gut, außer, dass ich nicht verwenden können, tensorboard. Die Befehlszeile zeigt 'Ab Tensorboard 29 auf port 6006. Sie können navigieren Sie zu http://localhost:6006/'.Allerdings, wenn ich
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Ich bin der Ausbildung eines Generativen Gegnerische Netz (GAN) in tensorflow, wo im Grunde haben wir zwei unterschiedliche Netzwerke, jedes mit seinem eigenen Optimierer. self.G, self.layer = self.generator(self.inputCT,batch_size_tf) self.D, self.D_logits = self.discriminator(self.GT_1hot) ... self.g_optim = tf.train.MomentumOptimizer(self.learning_rate_tensor, 0.9).minimize(self.g_loss,
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Ich habe versucht, verwenden Sie die vor-geschult sind, inception_resnet_v2 Modell von Google veröffentlicht. Ich bin mit dem Modell-definition(https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/inception_resnet_v2.py) und bestimmten checkpoint(http://download.tensorflow.org/models/inception_resnet_v2_2016_08_30.tar.gz) zum laden des Modells in tensorflow wie unten [Herunterladen extrahieren Sie die Prüfpunkt-Datei und laden Sie
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Gibt es viele Methoden, die in TensorFlow erfordert die Angabe einer Form, zum Beispiel truncated_normal: tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) Ich habe ein Platzhalter für die Eingabe von der Form [Keine, 784], wobei die erste dimension
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In der MNIST Anfänger-tutorial, es ist die Aussage accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.cast im Grunde ändert den Typ von tensor das Objekt ist, aber was ist der Unterschied zwischen tf.reduce_mean und np.bedeuten? Hier ist der doc auf
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Problem - nur ein Bild gezeigt, bei TensorBoard Inspiriert von diesem Wie kann ich die Visualisierung der GEWICHTE(Variablen) in der cnn in Tensorflow? Hier ist der code: # --- image reader --- # - rsq: random shuffle
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derzeit habe ich cuda 8.0 und cuda 9.0 installiert-Gpu-support-system. Ich lief in diese Fehlermeldung beim importieren von keras Modul. Es steht Fehler beim laden der native tensorflow Laufzeit. Die error-log, welche ich erhielt, war: Traceback (most recent
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Bekomme ich eine Fehlermeldung wenn ich mit meinem code der Fehler ist: tensorflow.python.Rahmen.errors_impl.InternalError: Failed to create session. Hier ist mein code: # -*- coding: utf-8 -*- import ... import ... checkpoint='/home/vrview/tensorflow/example/char/data/model/' MODEL_SAVE_PATH = "/home/vrview/tensorflow/example/char/data/model/" def getAllImages(folder): assert
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Ich beginne mein Abenteuer mit Tensorflow. Ich denke, dass ich alles richtig installiert, aber wenn Sie diesen code ausführen, PyCharm gibt einen Fehler zurück: Traceback (most recent call last): File "C:/Users/tymot/Desktop/myenv3/env/Tensorflow/all_good.py", line 15, in <module> import matplotlib.pyplot
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Ich bin neu TensorFlow und ich bin auf der Suche nach Hilfe auf ein Rede-text recognition-Projekt. Gibt es ein Beispiel, das zeigt, wie mithilfe TensorFlow für speech to text? Ich höre, dass es verwendet wurde, innerhalb von
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Ich arbeite mit Tensor-Flow-version 0.7.1, 64-bit GPU-aktiviert, installiert mit pip und auf einem PC mit Ubuntu 14.04. Mein Problem ist, dass Tensor-Flow-ist der Speicher beim erstellen mein Netzwerk, obwohl basierend auf meinen Berechnungen, sollte es genügend Platz
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Als pro TensorFlow Dokumentation , die prefetch und map Methoden der tf.contrib.data.Dataset Klasse, beide haben einen parameter namens buffer_size. Für prefetch Methode, der parameter ist bekannt als buffer_size und gemäß der Dokumentation : buffer_size: tf.int64 scalar tf.Tensor,
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Ich versuche zu erstellen DCGAN und ich bin in diesen Fehler, wenn ich denke, ich versuche, eine lineare () - Methode: Traceback (most recent call last): File "spritegen.py", line 71, in <module> tf.app.run() File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 44,
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vorausgesetzt, die Eingabe für das Netzwerk ist eine placeholder mit Variablen Losgrößen, d.h.: x = tf.placeholder(..., shape=[None, ...]) ist es möglich, die Form x nachdem es gefüttert wurde? tf.shape(x)[0] noch zurück None. InformationsquelleAutor MBZ | 2016-07-07
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Irgendeine Idee, wie das zu installieren Tensorflow-gpu-version 1.4 auf Windows 10? Ich habe überall gesucht und kann nicht scheinen, um es herauszufinden. Ich versuche zu laufen, Neuronale Netze auf meine GPU mit Tensorflow, Keras, und Cuda 8.0.
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Ich habe eine matrix (Vektoren) X mit der Form [3,4], und ich will berechnen das Skalarprodukt zwischen jedem paar von Vektoren (X[1].X[1]) und (X[1].X[2]),...usw.. Sah ich eine Kosinus-ähnlichkeit-code, die Sie verwenden tf.reduce_sum(tf.multyply(X, X),axis=1) berechnen das Skalarprodukt zwischen
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In Keras (mit TensorFlow als backend) ich Baue ein Modell, das die Arbeit mit großen datasets, die sehr unausgewogene Klassen (- labels). Ausführen zu können, die Ausbildung, die ich erstellt ein generator speist Datenblöcke an die fit_generator.
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Ich versuche zu generieren, die eine zufällige variable, und verwenden Sie es zweimal. Allerdings, wenn ich es das zweite mal, der generator erzeugt eine zweite zufällige variable, ist nicht identisch mit dem ersten. Hier ist der code,
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Ich bin mit TensorFlow-Slim, die hat einige nützliche Protokollierung ausgedruckt Konsole tf.logging. Ich möchte umleiten diejenigen, die loggings in eine text-Datei, aber konnte nicht einen Weg finden, dies zu tun. Ich schaute auf die tf_logging.py source-code, der
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Wenn Sie zwei disjunkte Graphen, und möchten, verlinken Sie Sie, drehen Sie diesen: x = tf.placeholder('float') y = f(x) y = tf.placeholder('float') z = f(y) in diesem: x = tf.placeholder('float') y = f(x) z = g(y) Gibt
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Ich habe den folgenden code verwendet TensorFlow. Nachdem ich Sie ändern die Form einer Liste, es sagt AttributeError: 'Tensor' - Objekt hat kein Attribut 'Form' wenn ich versuche zu drucken, seine Form. # Get the shape of
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Ich versuche umzusetzen, ein Vorschlag aus den Antworten: Tensorflow: wie speichern/wiederherstellen-ein Modell??? Ich habe ein Objekt, das umschließt eine tensorflow Modell in einer sklearn Stil. import tensorflow as tf class tflasso(): saver = tf.train.Saver() def __init__(self, learning_rate
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In tensorflow 1.4, fand ich zwei Funktionen, die batch-Normalisierung-und Sie sehen gleich: tf.layers.batch_normalization (link) tf.contrib.layers.batch_norm (link) Welche Funktion soll ich verwenden? Welches ist stabiler? InformationsquelleAutor KimHee | 2017-12-28
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Ging ich durch die tensorflow API-docs hier. In der tensorflow Dokumentation, nutzten Sie ein Stichwort genannt logits. Was ist es? In eine Menge von Methoden, die in den API-docs steht geschrieben wie tf.nn.softmax(logits, name=None) Wenn das, was
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Bekam ich die folgende Fehlermeldung, wenn ich versuche den code auszuführen, der am Ende der post. Aber es ist mir nicht klar, was ist Los mit meinem code. Könnte jemand lassen Sie mich wissen, die tricks beim
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Ich bin nur zu lernen, TensorFlow, also sorry, wenn dies offensichtlich ist. Ich habe die Dokumentation und experimentierte sehr viel und ich kann einfach nicht scheinen, um diese zu arbeiten. def train_network(): OUT_DIMS = 1 FIN_SIZE =
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Ich habe versucht, Sie zu füttern 1750 * 1750 Bilder in Tensorflow, aber ich weiß nicht, wie label und Speisen die Daten, nachdem ich konvertieren Sie die Bilder in einen Tensor mit dem tf.Bild.decode_jpeg () - Funktion.
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Bin ich folgenden Beispiel gefunden hier. Aber immer, wenn ich geben Sie den Befehl "C:/Program Dateien/protoc/bin/protoc" object_detection/protos/.proto --python_out=. Ich erhalte eine Fehlermeldung, die sagt object_detection/protos/.proto: No such file or directory. Ich kann nicht erstellt ein Verzeichnis namens
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Ich möchte eine for-Schleife, die die Anzahl der Iterationen ist abhängig von einer tensor-Wert. Zum Beispiel: for i in tf.range(input_placeholder[1,1]): # do something Jedoch bekomme ich die folgende Fehlermeldung: "TypeError: 'Tensor' - Objekt ist nicht durchsuchbar" Was
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Möchte ich wissen, wie vielschichtig die bidirektionale LSTM in Tensorflow. Habe ich bereits implementiert, die den Inhalt des bidirektionalen LSTM, aber ich will vergleichen Sie dieses Modell mit dem Modell Hinzugefügt multi-Schichten. Wie sollte ich code hinzufügen,