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。
我对TensorFlow很新.我正在使用自己的培训数据库进行图像分类. 但是,在我训练自己的数据集后,我不知道如何对输入图像进行分类. 这是我准备自己的数据集的代码filenames = ['01.jpg', '02.jpg', '03.jpg', '04.jpg'] label = [0,1,1,1] filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)reader = tf.WholeFileReader() filename, content = reader.read(filename_queue) image = tf.image.decode_jpeg(content, channels...
我想用TensorFlow开发一个多标签分类器,我试图意味着存在多个包含多个类的标签.为了说明你可以想象这样的情况： > label-1类：灯光下雨,下雨,局部下雨,没有下雨>标签-2类：晴天,部分多云,多云,非常多云. 我想用神经网络对这两个标签进行分类.现在,我为每个(label-1,label-2)对类使用了不同的类标签.这意味着我有4 x 4 = 16个不同的标签. 通过训练我的模型 目前的损失cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(pr...
在张量流中,我找不到用周期性边界条件进行卷积(tf.nn.conv2d)的直接可能性. 例如.采取张量[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]和任何33过滤器.具有周期性边界条件的卷积原则上可以通过周期性填充到55来完成[[9,7,8,9,7],[3,1,2,3,1],[6,4,5,6,4],[9,7,8,9,7],[3,1,2,3,1]]然后在“有效”模式下与滤波器进行卷积.但是,功能tf.pad遗憾地不支持周期性填充. 有一个简单的解决方法吗？解决方法:以下内容适用于您的情况：import tensorflow as tf ...
如何在tensorflow中保存和恢复变量？ 我遇到了问题.我的代码：import tensorflow as tfv1 = tf.Variable(tf.zeros([2, 2], dtype=tf.float32, name='v1')) saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print sess.run(v1)save_path = saver.save(sess, 'model.ckpt')print "model saved in file:", save_pathv1 = v1 + 1print sess.run(v1)saver = tf.train.import_meta_graph...
??????????? ??????????? ??????????? ?????? 手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。设计识别率高的算法，实现快速识别的系...
问题 尝试堆叠Conv时,我遇到了不兼容的形状错误 – > Lstm – >用于音频回归任务的完全连接的层.我无法弄清楚为什么我得到了我得到的错误 – 图表构建正常然后抛出错误 – 任何人都可以帮忙吗？ 码lstm_num_hidden = 128 lstm_number_layers = 3 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1024]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 155]) keep_probability = tf.placeholder(tf.float32)def conv2d(x, weights):return tf.nn.c...
我想得到tf.cholesky关于其输入的渐变.截至目前,tf.cholesky没有注册渐变： LookupError: No gradient defined for operation 'Cholesky' (op type: Cholesky)用于生成此错误的代码是： import tensorflow as tf A = tf.diag(tf.ones([3])) chol = tf.cholesky(A) cholgrad = tf.gradients(chol, A)虽然我可以自己计算梯度并注册它,但是我看到Cholesky梯度计算的唯一现有方法涉及the use of for loops and needs the shape of the ...
我试图从python控制台而不是通过bazel -build运行Tensorflow的translate.py,但是在这两行中出现错误：from tensorflow.models.rnn.translate import data_utils from tensorflow.models.rnn.translate import seq2seq_modelImportError: No module named translate我已经检查了文件夹,看到“init.py”文件在那里,但python似乎认为没有像translate这样的模块.我怎样才能解决这个问题？解决方法:执行此操作的最佳方法是导航到包含翻译...
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...
我正在尝试使用Tensorflow创建一个CNN,将图像分为16个类. 我的原始图片大小为72x72x1,我的网络结构如下：# Network n_input = dim n_output = nclass # 16 weights = {'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32], stddev=0.1)),'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 64], stddev=0.1)),'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([9*9*128, 1024], stddev=0.1)),'wd2': tf.Variable(tf.random_normal([1024, n...