我在网上环顾四周但找不到任何东西,但我可能错过了一篇关于此的文献.我在289分量矢量上运行基本神经网络以产生285分量矢量.在我的输入中,最后4个数据对于将输入的其余部分更改为输出的结果285至关重要.也就是说,输入是285 4,这样4将输入的其余部分变形为输出. 但是当对此运行神经网络时,我不确定如何反映这一点.我是否需要对其余输入使用卷积？我希望我的系统能够强调影响其他285的4个数据点.我仍然是所有这些的新手,所以一些指针会...
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("E:\\datasets\\MNIST_data\\", one_hot=True)print("Training data size: ", mnist.train.num_examples) print("Validating data size: ", mnist.validation.num_examples) print("Testing data size: ", mnist.test.num_examples)print("Example training data: ", mnist.train.images[0]) print("Example training data label: "...
本篇文章给大家带来的内容是关于Tensorflow分类器项目自定义数据读入的方法介绍（代码示例），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。Tensorflow分类器项目自定义数据读入在照着Tensorflow官网的demo敲了一遍分类器项目的代码后，运行倒是成功了，结果也不错。但是最终还是要训练自己的数据，所以尝试准备加载自定义的数据，然而demo中只是出现了fashion_mnist.load_data()并没有详细的读取过程，随后我又...
基于算法专项六，的tensorflow原理，用三层网络结构进行训练手写字数据集 目录 1-手写数字数据集1.1数据集下载1.2数据集读取1.3进行各种样式的显示测试1.3.1显示单张样本1.3.1显示多张样本在一张影像上1.3.1显示多张样本在一张影像上并且在每张影像外面加白框2-用tensorflow框架搭建三层网络，训练手写字数据集2.1技巧1，用全连接方法代替专项六中的矩阵相乘并加上偏置项操作2.2tensorflow补充知识1、tf.one_hot()使用2、tf.nn.sof...
我遇到了一个问题,试图在传入Dataset map方法的函数中使用Tensorflow的feature_column映射.当尝试使用Dataset.map对数据集的分类字符串特征进行热编码作为输入管道的一部分时,会发生这种情况.我得到的错误信息是： tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError：表已初始化. 以下代码是重新创建问题的基本示例：import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.lookup import in...
import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt#随机调整图片的色彩，定义两种顺序。 def distort_color(image, color_ordering=0):if color_ordering == 0:image = tf.image.random_brightness(image, max_delta=32./255.)image = tf.image.random_saturation(image, lower=0.5, upper=1.5)image = tf.image.random_hue(image, max_delta=0.2)image = tf.image.random_contrast(image, lower=0.5, ...
我尝试使用Tensorflow中的BigQueryReader,但实际上并未成功读取数据.这是我的代码：import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.cloud.python.ops.bigquery_reader_ops import BigQueryReader import timefeatures = dict(weight_pounds=tf.FixedLenFeature([1], tf.float32),mother_age=tf.FixedLenFeature([1], tf.float32),father_age=tf.FixedLenFeature([1], tf.float32),gestation_weeks=tf.FixedLenFeature([1], tf.f...
我想问一下,当前的数据集API是否允许实现过采样算法？我处理高度不平衡的阶级问题.我当时认为在数据集解析过程中对特定类进行过采样会很好,即在线生成.我已经看到了rejection_resample函数的实现,但是这会删除样本而不是复制它们,并且它减慢了批处理生成(当目标分布与初始分布大不相同时).我想要实现的是：举一个例子,看看它的类概率决定是否复制它.然后调用dataset.shuffle(…)dataset.batch(…)并获取迭代器.最好的(在我看来)方法...
我正在尝试运行张量流图来训练模型,并使用单独的评估数据集定期评估.训练和评估数据都是使用队列运行器实现的. 我目前的解决方案是在同一个图中创建两个输入,并使用依赖于is_training占位符的tf.cond.我的问题由以下代码突出显示：import tensorflow as tf from tensorflow.models.image.cifar10 import cifar10 from time import timedef get_train_inputs(is_training):return cifar10.inputs(False)def get_eval_inputs(is_trai...
在张量流数据集管道中,我想定义一个自定义映射函数,它接受一个输入元素(数据样本)并返回多个元素(数据样本). 下面的代码是我的尝试,以及期望的结果. 我无法完全按照tf.data.Dataset().flat_map()上的文档来了解它是否适??用于此处.import tensorflow as tfinput = [10, 20, 30]def my_map_func(i):return [[i, i+1, i+2]] # Fyi [[i], [i+1], [i+2]] throws an exceptionds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input) ds ...
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...
所以我正在阅读有关从CPU移动数据的更多信息 – > Tensorflow中的GPU,我看到feed_dict仍然很慢：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/2919 我看到的将Python变量“移动”到GPU的直接选项是：#1. Tensorflow constant a = tf.constant(data, name='a')#2. Tensorflow Variable b = tf.Variable(data, name='b')#3. Tensorflow placeholder c = tf.placeholder(dtype=dtype, shape=[x,y,z ...], name='c')选项#1和#2对于...
我尝试使用tensorboard和ten??sorflow,我做了这个设置：rand = tf.placeholder(dtype=tf.float32) # this will be visualised in tensorboard later on tf.summary.image('random_noise_visualisation', rand,max_outputs=5) merged_summary_op = tf.summary.merge_all() # to me this seems like a helper to # merge all tensorboard related operations然后我评估我的merged_summary_op并为它提供一个非常大的数组,大小约为...
类似的问题：Here 我正在尝试TensorFlow.我生成了可以线性分离的简单数据,并试图将线性方程拟合到它.这是代码.np.random.seed(2010) n = 300 x_data = np.random.random([n, 2]).tolist() y_data = [[1., 0.] if v[0]> 0.5 else [0., 1.] for v in x_data]x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2]) W = tf.Variable(tf.zeros([2, 2])) b = tf.Variable(tf.zeros([2])) y = tf.sigmoid(tf.matmul(x , W) + b)y_ = tf.placeholder...
我写了一篇文章深入解释神经网络如何从头开始工作. 为了说明博客文章,我在python using numpy编写了神经网络,并使用TensorFlow编写了一个版本.我在Github上传了代码来说明这个问题,但这不是一个干净的版本. 该网络的目标是根据其三个特征(公里,燃料类型,年龄)预测汽车的价格,这是我从头开始创建的玩具示例. 我从leboncoin.fr检索数据,我的数据集由大约9k辆车组成(仅限BMW系列1).我将数据标准化,使价格介于[0,1]之间,燃料类型采用二...