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。
我是个初学者.当我学习tensorflow的程序员指南时,我试图定义一个用于’estimator’的dataset_input_fn函数.我得到了一个奇怪的错误,显示：INFO:tensorflow:Using default config. INFO:tensorflow:Using config: {‘_model_dir’: ‘/model’,‘_tf_random_seed’: None, ‘_save_summary_steps’: 100,‘_save_checkpoints_steps’: None, ‘_save_checkpoints_secs’: 600,‘_session_config’: None, ‘_keep_checkpoint_max’:...
在使用Tensorflow的估算器和feature_column时,可以跨越分类列和分段连续列crossed column,但不能跨越分类和数字交叉.是否可以从https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/feature_column/feature_column.py#L704实现此功能？ 看到在Tensforflow图中实现相同结果的任何替代方法也会很棒.import numpy as npcont = np.array([1,2,3]) cat = np.array(['cat', 'dog', 'cat'])cross_function(cat, cont...
我正在寻找在Tensorflow中使用LSTM单元的RNN的低级实现.我已经实现了几个使用低级API的前馈网络.这有助于我理解人工神经网络的内部运作.我是否可以对RNN执行相同的操作,或者是否建议使用LSTM单元的Tensorflow实现(tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell)？我没有在Tensorflow中发现任何RNN的低级实现.我在哪里可以找到这样的低级实现？ Tensorflow是否专门为此而设计？我从哪里开始？我希望我的一些问题可以在这里得到解答解决方法:1)使用t...
我最近遇到了tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits,但我无法弄清楚实现与sigmoid_cross_entropy_with_logits相比有什么不同.解决方法:sigmoid和softmax之间的主要区别在于softmax函数在概率方面返回结果,这种结果更符合ML哲学. softmax的所有输出总和为1.转向告诉您网络对答案的信心. 然而,sigmoid输出是谨慎的.它的正确或不正确.你必须编写代码来自己计算概率. 就网络的性能而言. Softmax通常比sigmoid提供更好的准确性....
我试图用tensorflow的cifar-10预测单个图像的类. 我找到了这个代码,但它失败了这个错误： 分配要求两个张量的形状匹配. lhs shape = [18,384] rhs shape = [2304,384]我理解这是因为批次的大小只有1.(使用expand_dims我创建一个假批次.) 但我不知道如何解决这个问题？ 我到处搜索但没有解决方案..提前致谢！from PIL import Image import tensorflow as tf from tensorflow.models.image.cifar10 import cifar10 width = 24 height...
我正在运行docker image tensorflow：1.1.0.我已经通过在本地克隆它并给我的docker连接到该文件夹??添加了tensorflow对象检测api github.我正在尝试重新创建他们的宠物示例. 我相信我在正确的地方有所有代码和代码.但是,当我尝试重新训练时,tensorflow会在开始训练之前自行杀死,但不会出现任何问题或错误.INFO:tensorflow:Starting Session. INFO:tensorflow:Starting Queues. INFO:tensorflow:global_step/sec: 0 Killed我想我有一...
我刚开始用TensorFlow和Python练习.我复制并执行了TensorFlow网站tf.estimator Quickstart页面中的代码：from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_functionimport os import urllibimport numpy as np import tensorflow as tf# Data sets IRIS_TRAINING = "iris_training.csv" IRIS_TRAINING_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"IRIS_T...
我正在学习TensorFLow.因此,要了解如何制作某些内容,我尝试从源代码中复制一些代码并执行它.但我正在发出错误信息.所以我尝试了一些来自这个网站的解决方案,但它不起作用(我在评论中保留了我的测试)."""programme 1 """ import tensorflow as tf import numpy as npfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)X = tf.placeholder(tf.float32,[No...
某些功能列的数据类型是list.它们的长度可以不同.我想将此列编码为多热门分类功能并将其提供给tf.estimator.我尝试了以下但错误无法获取元素显示字节.我认为这是深度学习中的常见做法,尤其是推荐系统,例如：深度与宽模型.我找到了一个相关问题here,但它没有显示如何提供给估算器.import pandas as pd import tensorflow as tfOUTDIR = "./data"data = {"x": [["a", "c"], ["a", "b"], ["b", "c"]], "y": ["x", "y", "z"]} df = pd....
我正在尝试在TensorFlow 0.9中实现基本的二进制Hopfield Network.不幸的是,我很难让激活功能正常工作.我希望得到非常简单的if net [i]< 0,输出[i] = 0,否则输出[i] = 1但是我尝试的所有内容似乎都删除了渐变,即在尝试实现训练操作时,我得到“没有为任何变量提供渐变”的异常.例如,我尝试将tf.less()转换为float,我尝试按照行进行 tf.maximum(tf.minimum(net, 0) + 1, 0)但我忘了小小数值.最后我做到了tf.maximum(tf.floor(tf.minim...