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。
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...
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...
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....
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) +...
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...
在Google的tensorflow udacity课程中浏览ipython笔记本时出现以下错误：AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘compat’尝试致电：tf.compat.as_str(f.read(name)).split()在Ubuntu 14.04上运行,想知道这是一个tensorflow早期错误问题还是只是我很愚蠢. ：P解决方法:您最有可能使用的是TensorFlow的旧版本.我只是注意到我们的一些安装文档仍链接到0.5-尝试升级到0.6或升级. 我将尽快修复文档,但与此同时,如果您是通...
我目前正在使用Tensorflow Seq2seq模型,尝试实施情绪分析.我的想法是为编码器提供IMDB注释,为解码器提供[Pad]或[Go],向目标提供[neg] / [pos].我的大部分代码与seq2seq转换示例非常相似.但是我得到的结果很奇怪.对于每个批次,结果要么全部[neg]要么全部[pos].“encoder input : I was hooked almost immediately.[pad][pad][pad]” “decoder input : [pad]” “target : [pos]”由于此结果非常特殊,我想知道是否有人知道会导致这种...
#学习率设为1 import tensorflow as tf training_steps=10 learning_rate=1x=tf.Variable(tf.constant(5,dtype=tf.float32),name='x') y=tf.square(x)train_op=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(y)with tf.Session() as sess:init_op=tf.global_variables_initializer()sess.run(init_op)for i in range(training_steps):sess.run(train_op)x_value=sess.run(x)print("After %s iters:x%s is %f."%(i+1,...
import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt# 定义RNN的参数。 HIDDEN_SIZE = 30 # LSTM中隐藏节点的个数。 NUM_LAYERS = 2 # LSTM的层数。 TIMESTEPS = 10 # 循环神经网络的训练序列长度。 TRAINING_STEPS = 10000 # 训练轮数。 BATCH_SIZE = 32 # ba...