从SavedModel Docs,SavedModel, the universal serialization format for TensorFlow models.和SavedModel wraps a TensorFlow Saver. The Saver is primarily used to generate the variable checkpoints.根据我的理解,如果有人想使用TensorFlow服务,则必须使用SavedModel.但是,我可以将Tensorflow模型部署到服务服务器而不使用SavedModel：冻结图并将其导出为GraphDef,并使用ReadBinaryProto和07中的Create或Go中的Import将图表加...
在tensorflow中,函数tf.einsum,tf.matmul和tf.tensordot都可以用于相同的任务. (我意识到tf.einsum和tf.tensordot有更多的一般定义;我也意识到tf.matmul有批处理功能.)在三种中任何一种都可以使用的情况下,一个函数是否最快？还有其他推荐规则吗？ 例如,假设A是秩-2张量,b是秩-1张量,并且您想要计算乘积c_j = A_ij b_j.在三个选项中： c = tf.einsum(‘ij,j-> i’,A,b) c = tf.matmul(A,tf.expand_dims(b,1)) c = tf.tensordot(A,b...
我基于the TensorFlow tutorial松散地构建RNN. 我模型的相关部分如下：input_sequence = tf.placeholder(tf.float32, [BATCH_SIZE, TIME_STEPS, PIXEL_COUNT + AUX_INPUTS]) output_actual = tf.placeholder(tf.float32, [BATCH_SIZE, OUTPUT_SIZE])lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(CELL_SIZE, state_is_tuple=False) stacked_lstm = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell] * CELL_LAYERS, state_is_tuple=False)init...
据我了解,所有版本的CUDA都是向后兼容的,但是在经历了安装CUDA和使用TF设置虚拟环境的整个过程之后,这会在我导入tensorflow时发生ImportError: libcublas.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory这显然意味着Tensorflow正在寻找CUDA 8.0,但未找到CUDA 8.0,因为我拥有CUDA 9.1,但是如果它向后兼容,那为什么重要呢？如此受欢迎的库在安装说明上有些含糊,这真是令人惊讶,因此我希望这里的人能学到一些知识...
如果我对于这样的成本有一个相当复杂的方程式：cost = tf.reduce_sum( tf.multiply( y , tf.log(y/abs(yy))) + tf.multiply( (1 - y) , tf.log((1-y)/abs(1-yy)) ) )张量流仍会为此找到正确的反向传播方程式吗？换句话说,如何确定梯度计算正确？解决方法:如anwser中所述,__add__ op(和__mul__以及btw)已重载,因此cost = tf.reduce_sum(tf.add(tf.multiply( y , tf.log(y/abs(yy))),tf.multiply((1 - y) , t...
我希望将特定次数重复不同的次数,如下所示：x = np.array([0,1,2]) np.repeat(x,[3,4,5]) >>> array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2])(将0重复3次,1、4次等). 这个答案(https://stackoverflow.com/a/35367161/2530674)似乎暗示我可以结合使用tf.tile和tf.reshape获得相同的效果.但是,我相信只有在重复次数恒定的情况下才是这种情况. 如何在Tensorflow中获得相同的效果？ edit1：不幸的是没有tf.repeat.解决方法:这是解决问题...
我是张量流和神经网络的新手.我想了解的是,执行“梯度下降”功能后如何更新权重？示例代码如下.with graph.as_default():weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([image_size * image_size, num_labels]))biases = tf.Variable(tf.zeros([num_labels]))logits = tf.matmul(train_dataset, weights) + biasesloss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=train_labels, logits=logits))loss=loss+tf....
为了使模型的训练更快,在CPU上填充/生成批次并在GPU上并行运行模型的训练似乎是一个好习惯.为此,可以使用Python编写一个继承Sequence类的生成器类. 这是文档的链接：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/utils/Sequence 该文档指出的重要内容是：Sequence are a safer way to do multiprocessing. This structureguarantees that the network will only train once on each sample perepoch which is not the cas...
How to Retrain an Image Classifier for New Categories中描述的脚本retrain.py运行为python retrain.py --tfhub_module https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/2 --image_dir /tmp/test并生成了输出文件/tmp/output_graph.pb. Converting this与tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model /tmp/output_graph.pb /tmp/model失败了IOError: SavedM...
我正在学习Tensorflow 2.0,我认为在Tensorflow中实现最基本的简单线性回归将是一个好主意.不幸的是,我遇到了几个问题,我想知道这里是否有人可以提供帮助. 考虑以下设置：import tensorflow as tf # 2.0.0-alpha0 import numpy as npx_data = np.random.randn(2000, 1)w_real = [0.7] # coefficients b_real = -0.2 # global bias noise = np.random.randn(1, 2000) * 0.5 # level of noise y_data = np.matmul(w_real, x_data.T) +...
1.使用python安装TensorFlow，所以首先正确安装python且配置好环境变量。 经过多次安装测试，目前win10使用python3.5.4能够成功安装使用TensorFlow。 2.使用python自带的包管理工具pip进行安装tensorflow： 输入命令pip install --upgrade --ignore-installed https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 3.输出“hello world”测试是否安装成功。
从百度图片下载一些图片当做训练集，好久没写爬虫，生疏了。没有任何反爬，随便抓。 网页： 动态加载，往下划会出现更多的图片，一次大概30个。先找到保存每一张图片的json，其对应的url： 打开调试，清空，然后往下划。然后出现： 点击左侧的链接，出现右边的详细信息，对应的就是URL。对这个url做请求即可。以下是代码：# -*- coding: utf-8 -*- # import tensorflow as tf # import os # import numpy as np import reque...
首先用的源代码是：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 下载 之后按照里面的要求来 但Go to ./data/coco/PythonAPI这一步，要先激活faster的环境，再生成对应的配置文件，不然生成文件就很坑如图，你看对应的红框里面都是cp35，一定要是35，（是不是35是根据你python版本来定的，例如python3.5生成cp35的文件，当然也许和cython版本有关，我的是0.29.1）不然就会有bbox_xxx找不到之类的，这个坑了我很久
我正在尝试使用TensorFlow进行卷积神经网络. 虽然我可以成功一些训练,但剧本失败了Process Python exited abnormally with code 137当我刚改变训练数据时.第一和第二数据的数据大小相同,并且我可以使用另一个平台(千层面)上的第二个数据训练CNN.(第一个数据是照片图像切片,第二个数据是人工生成的地质图案). 有人能告诉我错误的含义或避免这个问题的方法吗？ 我的平台是Mac OS X 10.10.5,Python 2.7.10 | Anaconda 2.2.0(x86_64),和...
我试图使用张量流的条件,我收到错误：ValueError: Shapes (1,) and () are not compatible下面是我使用的抛出错误的代码.它说错误是有条件的import tensorflow as tf import numpy as npX = tf.constant([1, 0]) Y = tf.constant([0, 1]) BOTH = tf.constant([1, 1]) WORKING = tf.constant(1)def create_mult_func(tf, amount, list):def f1():return tf.scalar_mul(amount, list)return f1def create_no_op_func(tensor):def f1(...