是否可以从Tensorflow的TF.Contrib.learn.DNNClassifier中提取重量矩阵？我试图查找TensorFlow网站以寻求答案，但是我对此非常陌生，因此到目前为止我还没有发现任何有用的东西。抱歉，如果已经有明确的解释，我在这里找不到我找不到的解释。我的代码：#readthecsvfiletonumpyarraydf=tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(filename="data.csv",target_dtype=np.int,features_dtype=np.float64)X=df.dataY

我正在使用MNIST教程中的代码:feature_columns=[tf.contrib.layers.real_valued_column("",dimension=4)]classifier=tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,hidden_units=[10,20,10],n_classes=2,model_dir="/tmp/iris_model")classifier.fit(x=np.array(train,dtype='float32'),y=np.array(y_tr,dtype=

我无法让DNNClassifier在训练时打印进度，即损失和验证分数。据我所知，可以使用从BaseEstimator继承的配置参数打印损失，但是当我传递一个RunConfig对象时，分类器没有打印任何东西。fromtensorflow.contrib.learn.python.learn.estimatorsimportrun_configconfig=run_config.RunConfig(verbose=1)classifier=learn.DNNClassifier(hidden_units=[10,20,10],n_classes=3,config=config)classi

也许这个问题太笼统了，但是谁能解释一下什么会导致卷积神经网络发散？具体说明:我正在将Tensorflow的iris_training模型与我自己的一些数据一起使用并不断获得ERROR:tensorflow:Modeldivergedwithloss=NaN.Traceback...tensorflow.contrib.learn.python.learn.monitors.NanLossDuringTrainingError:NaNlossduringtraining.追溯起源于以下行:tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_columns=fea

也许这个问题太笼统了，但是谁能解释一下什么会导致卷积神经网络发散？具体说明:我正在将Tensorflow的iris_training模型与我自己的一些数据一起使用并不断获得ERROR:tensorflow:Modeldivergedwithloss=NaN.Traceback...tensorflow.contrib.learn.python.learn.monitors.NanLossDuringTrainingError:NaNlossduringtraining.追溯起源于以下行:tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_columns=fea

我有一个巨大的训练CSV文件(709M)和一个大型测试CSV文件(125M)，我想在使用高级TensorflowAPI的上下文中将它们发送到DNNClassifier。似乎fit和evaluate接受的input_fn参数必须在内存中保存所有特征和标签数据，但我目前想要在我的本地机器上运行它，因此如果我将这些文件读入内存然后处理它们，预计它会很快耗尽内存。我浏览了streamed-readingofdata上的文档，但用于读取CSV的示例代码似乎是针对低级TensorflowAPI的。而且-如果您能原谅我的提示-对于将准备充分的训练和测试数据文件发送到Estimator的微不足道的用例