我正试图从现有的检查点训练一个模型instructions. 我使用faster_rcnn_resnet101_voc07.config配置获得configured对象检测训练管道. 在检查点部分,我已经设置了预定义模型faster_rcnn_resnet101_coco.tar.gz的检查点文件所在的目录 根据这个issue,fine_tune_checkpoint可以是包含三个文件的目录的路径：(.data-00000-of-00001,.index,.meta). 所以我设置了目录“/ home / docs / car_dataset / models / model / train”的路径grad...
我试图使用tensorflow来实现dcgan并遇到这个错误：ValueError: Shapes must be equal rank, but are 2 and 1 From merging shape 1 with other shapes. for 'generator/Reshape/packed' (op: 'Pack') with input shapes: [?,2048], [100,2048], [2048].就iv聚集而言,它表明我的张量形状是不同的,但我无法看到我需要改变以修复此错误.我相信错误在这些方法之间悬而未决： 首先,我使用以下方法在方法中创建占位符：self.z = tf.place...
我正在训练一个简单的TensorFlow模型.训练方面工作正常,但没有日志写入/ tmp / tensorflow_logs,我不知道为什么.有人能提供一些见解吗？谢谢# import MNIST from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)import tensorflow as tf# set parameters learning_rate = 0.01 training_iteration = 30 batch_size = 100 display_step = 2# TF graph inpu...
为什么TensorFlow张量在Numpy中的数学函数中的表现与在Keras中的数学函数中表现不同？ 当与TensorFlow Tensor处于相同的情况时,Numpy数组似乎正常运行. 这个例子表明在numpy函数和keras函数下正确处理numpy矩阵.import numpy as np from keras import backend as Karr = np.random.rand(19, 19, 5, 80)np_argmax = np.argmax(arr, axis=-1) np_max = np.max(arr, axis=-1)k_argmax = K.argmax(arr, axis=-1) k_max = K.max(arr, ax...
我写了一个基于Tensorflow example的代码：def variable_summaries(var):"""Attach a lot of summaries to a Tensor (for TensorBoard visualization)."""with tf.name_scope('summaries'):mean = tf.reduce_mean(var)tf.summary.scalar('mean', mean)with tf.name_scope('stddev'):stddev = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var - mean)))tf.summary.scalar('stddev', stddev)tf.summary.scalar('max', tf.reduce_max(var))tf.s...
anaconda 安装tensorflow-gpu环境见https://www.cnblogs.com/wintersoft/p/11620267.html vscode中设置python虚拟环境Ctrl+Shift+P，选择Python：Select Interpreter，选中tensorflow-gpu虚拟环境会自动在settings.json文件中生成，如：{"python.pythonPath": "C:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\tensorflow-gpu\\python.exe" } 或手动配置，自己在.vscode文件夹里新建settings.json{"python.pythonPath": "C:\\ProgramData\\A...
例如,我有以下csv格式的数据：csv col0 col1 col2 col3 1 A E|A|C 3 0 B D|F 2 2 C | 2 由逗号分隔的每列代表一个功能.通常,一个特征是一热的(例如col0,col1,col3),但在这种情况下,col2的特征有多个输入(由|分隔). 我确信tensorflow可以处理稀疏张量的单热特征,但我不确定它是否可以处理像col2这样的多个输入的特征？ 如何在Tensorflow的稀疏张量中表示？ 我正在使用下面的代码(但我不知道col2的...
我试图在NumPy / Tensorflow中执行张量乘法. 我有3个张量 – A(M X h),B(h X N X s),C(s X T). 我相信A X B X C应该产生张量D(M X N X T). 这是代码(使用numpy和tensorflow).M = 5 N = 2 T = 3 h = 2 s = 3 A_np = np.random.randn(M, h) C_np = np.random.randn(s, T) B_np = np.random.randn(h, N, s)A_tf = tf.Variable(A_np) C_tf = tf.Variable(C_np) B_tf = tf.Variable(B_np)# Tensorflow with tf.Session() as sess:sess....
我正在尝试使用tensorflow的每晚1.4,因为我需要Dataset.from_generator将一些可变长度的数据集放在一起.这个简单的代码(来自here的想法)：import tensorflow as tfDataset = tf.contrib.data.Dataset it2 = Dataset.range(5).make_one_shot_iterator()def _dataset_generator():while True:try:try:get_next = it2.get_next()yield get_nextexcept tf.errors.OutOfRangeError:continueexcept tf.errors.OutOfRangeError:return# Da...
我的问题是关于TensorFlow方法tf.nn.dynamic_rnn.它返回每个时间步和最终状态的输出. 我想知道返回的最终状态是否是最大序列长度的单元格状态,或者它是否由sequence_length参数单独确定. 为了更好地理解一个例子：我有3个长度为[10,20,30]的序列并返回最终状态[3,512](如果单元的隐藏状态长度为512). 三个序列的三个返回隐藏状态是时间步骤30中的单元状态还是我在时间步骤[10,20,30]返回状态？解决方法:tf.nn.dynamic_rnn返回两个张...
import sys import codecs import tensorflow as tf# 1.参数设置。 # 读取checkpoint的路径。9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint。 CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\attention_ckpt-9000"# 模型参数。必须与训练时的模型参数保持一致。 HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模。 DECODER_LAYERS = 2 # 解码器中LSTM结构的层数。 SRC_VOCAB_SIZE = 10000 ...
import sys import codecs import tensorflow as tf# 1.参数设置。 # 读取checkpoint的路径。9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint。 CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\seq2seq_ckpt-9000"# 模型参数。必须与训练时的模型参数保持一致。 HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模。 NUM_LAYERS = 2 # 深层循环神经网络中LSTM结构的层数。 SRC_VOCAB_SIZE = 10000...