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。
我想在我的网络中使用conv2d_tranpose(或deconvolution)而不是upampling.这需要将output_shape传递给函数调用.这不是问题,我可以计算出来.但是我想在batch_size中使用None来保持设置的灵活性.那可能吗 ？ 这是代码行：tf.nn.conv2d_transpose(hd_conv1, Wd_conv1, [batch_size, 14,14,64], strides=[1,2,2,1], padding="SAME")batch_size只是我在脚本顶部设置的变量.此代码运行正常,但如果我使用None而不是batch_size：TypeError: ...
我正在使用张量流来处理彩色图像和卷积神经网络.下面是一段代码片段. 我的代码运行所以我认为我的通道数正确.我的问题是,如何正确订购rgb数据？它是rgbrgbrgb的形式还是rrrgggbbb？目前我正在使用后者.谢谢.任何帮助,将不胜感激.c_output = 2c_input = 784 * 3def weight_variable(shape):initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)return tf.Variable(initial)def bias_variable(shape):initial = tf.constant(0.1, shape...
我有以下代码,并在尝试保存模型时出错.我可能做错了什么,我该如何解决这个问题？import tensorflow as tfdata, labels = cifar_tools.read_data('C:\\Users\\abc\\Desktop\\Testing')x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 150 * 150]) y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])w1 = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 64])) b1 = tf.Variable(tf.random_normal([64]))w2 = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 64, 64])...
这可能是一个非常基本的问题…… 但是如何将检查点文件转换为单个.pb文件.我的目标是使用大概C来服务模型 这些是我试图转换的文件.作为旁注,我正在使用带有tensorflow的tflearn. 编辑1：我发现了一篇解释如何执行此操作的文章：https://blog.metaflow.fr/tensorflow-how-to-freeze-a-model-and-serve-it-with-a-python-api-d4f3596b3adc 问题是我遇到了以下错误KeyError: "The name 'Adam' refers to an Operation not in the grap...
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...
我正在讨论MNIST初学者教程(http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/beginners/index.html),并尝试从correct_prediction张量对象中获取准确预测值的布尔列表.我发现这令人困惑. 根据教程correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))支持给我们一个布尔列表：That gives us a list of booleans. To determine what fraction arecorrect, we cast to floating point numbers and then take the mean. Forexam...
import tensorflow as tf import numpy as np import os from PIL import Image cur_dir = os.getcwd()def modify_image(image):resized = tf.image.resize_images(image, 180, 180, 1)resized.set_shape([180,180,3])flipped_images = tf.image.flip_up_down(resized)return flipped_imagesdef read_image(filename_queue):reader = tf.WholeFileReader()key,value = reader.read(filename_queue)image = tf.image.decode_jpeg(va...
??????????????????????? ??????????????????????? ??????????????????????? ?????? 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。...
我在深入研究之前测试摘要,并且我有以下剪切代码import tensorflow as tf import numpy as npdef test_placeholders():"Simply dump a placeholder to TensorBoard"x = tf.placeholder(tf.float32, [])sess = tf.Session()summary = tf.summary.scalar("x", x)train_writer = tf.summary.FileWriter('/tmp/tf/placeholder',sess.graph, flush_secs=1)r = sess.run(tf.global_variables_initializer())s = sess.run(summary, feed_d...