以下是为您整理出来关于【python TensorFlow】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
目前,我尝试使用Tensorflow的新Estimator API在自定义图像数据集上训练自动编码器. 到目前为止一切正常.我唯一的问题是当模型处于评估模式时将输入和输出图像保存为摘要.我在列车模式下创建的所有图像摘要都存储在Tensorboard中并正确显示. 这是我的代码：def model_fn_autoencoder(features, labels, mode, params):is_training = mode == ModeKeys.TRAIN# Define model's architecturelogits = architecture_autoencoder(feature...
我正在尝试安装支持GPU的tensorflow. 我尝试了以下链接中的信息 https://www.tensorflow.org/install/install_windows >CUDAToolkit8.0> cuDNN v6.0>带有CUDA Compute Capability 3.0的GPU卡 – GeForce 940MX 然后使用pip3 install –upgrade tensorflow-gpu来安装tensorflow. 但是在尝试导入tensorflow时我收到以下错误.Traceback (most recent call last):File "C:\Research\Python_installation\lib\site-packages\tensorflow...
我是tensorflow和word2vec的新手.我刚研究了使用Skip-Gram算法训练模型的word2vec_basic.py.现在我想用CBOW算法训练.如果我简单地反转train_inputs和train_labels,这是否可以实现？解决方法:我认为CBOW模型不能简单地通过在Skip-gram中翻转train_inputs和train_labels来实现,因为CBOW模型体系结构使用周围单词的向量之和作为分类器预测的单个实例.例如,你应该一起使用[the,brown]来快速预测而不是使用快速预测.要实现CBOW,您必须编...
在TensorFlow中,tf.layers和tf.contrib.layers共享许多功能(标准2D卷积层,批量标准化层等).这两者之间的区别仅在于contrib.layers包仍然是实验性的,其中图层包被认为是稳定的吗？或者一个被另一个取代？其他差异？为什么这两个分开？解决方法:你已经回答了自己的问题.有关tf.contrib名称空间的官方文??档的说明如下：contrib module containing volatile or experimental code.所以tf.contrib保留用于实验性功能.允许此命名空间中的...
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...
当我使用simple_save保存模型时,尝试加载模型时出现运行时错误. 要保存的代码是：session = Session() inputs = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(None, height, width, in_channel_size), name='input_img') model = Some_Model(inputs, num_classes=no_of_defects, is_training=False) logits, _ = model.build_model() predictor = tf.nn.softmax(self.logits, name='logits_to_softmax') feed_dict = {inputs: inputs}...
目前,我正在尝试使tensorflow-我的PC上运行Windows 64位(仅cpu版本).运行命令python object_detection / builders / model_builder_test.py时出现以下错误.我在网上搜索,有99％的答案是使用cd,我认为我已经尝试过了,但是那没用.我之所以说“我认为”,是因为我不知道我是否真的正确尝试过使用cd,因为我在场景中使用cd的方式不是100％.C:\Users\Benan\Documents\BaseballProject>python tensorflow/models/research/object_detection...
我只是运行一个简单的代码,并希望在训练后获得准确性.我加载了保存的模型,但是当我想要获得准确性时,我会出错.为什么？# coding=utf-8 from color_1 import read_and_decode, get_batch, get_test_batch import AlexNet import cv2 import os import time import numpy as np import tensorflow as tf import AlexNet_train import mathbatch_size=128 num_examples = 1000 crop_size=56def evaluate(test_x, test_y):image_holde...
注意：该问题有一个随附的,有文档记录的Colab笔记本. TensorFlow的文档有时可能有很多不足之处.一些用于较低级别api的较旧文档似乎已被删除,并且大多数较新的文档都指向使用较高级别的api,例如TensorFlow的keras子集或estimators.如果较高级别的api不太经常依赖,这不会有太大问题.在较低的水平上例如estimators(尤其是使用TensorFlow Records时的input_fn). 在以下Stack Overflow帖子中： > Tensorflow v1.10: store images as byt...