更新:在Tensorflow1.14.0中修复(可能更早，没有检查)更新:仍在Tensorflow1.7.0中发生更新:我写了一个协作笔记本，在google的gpu硬件上重现了这个bug:https://drive.google.com/file/d/13V87kSTyyFVMM7NoJNk9QTsCYS7FRbyz/view?usp=sharing更新:在这个问题的第一个修订版中错误地指责tf.gather之后，我现在将其缩小到tf.reduce_sum并结合占位符作为形状:tf.reduce_sum为形状取决于占位符的大张量生成零(仅在GPU上)。在向占位符batch_size(在
我在TensorFlow1.4中使用tf.estimator并且tf.estimator.train_and_evaluate很棒，但我需要尽早停止。添加它的首选方式是什么？我假设在某处有一些tf.train.SessionRunHook。我看到有一个带有ValidationMonitor的旧contrib包似乎提前停止，但在1.4中似乎不再存在。或者将来首选的方式是依赖tf.keras(提前停止真的很容易)而不是tf.estimator/tf.layers/tf.data，也许？ 最佳答案 好消息!tf.estimator现在对m
Tensorflow给了我这个Unresolved错误:Exceptionignoredin:>Traceback(mostrecentcalllast):File"/opt/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py",line532,in__del__AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'TF_DeleteStatus'错误已讨论here.问题是它没有始终如一地出现。但是，它经常出现在我的终端中。有没有人设法绕过它。谢谢。
importtensorflowastfimporttensorflowfromtensorflowimportkerasfromkeras.layersimportDense我收到以下错误fromkeras.layersimportInput,DenseTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,infromkeras.layersimportInput,DenseModuleNotFoundError:Nomodulenamed'keras'我该如何解决这个问题？注意:我使用的是Tensorflow1.4版 最佳
我见过有人使用tf.gfile中的几个函数，例如tf.gfile.GFile或tf.gfile.Exists。我的想法是tf.gfile处理文件。但是，我无法找到官方文档来查看它还提供了什么。如果你能帮我解决，那就太好了。 最佳答案 对于登陆这里的任何人，以下答案(由googler提供):Whyusetensorflowgfile?(forfileI/O)Themainrolesofthetf.gfilemoduleare:ToprovideanAPIthatisclosetoPython'sfileobjects,andTopro
在tf.nn.*上使用tf.layers.*？是否有任何优势例如，文档中的大多数示例使用tf.nn.conv2d，但尚不清楚他们为什么这样做。 最佳答案 正如GBY提到的，他们使用相同的实现。参数有轻微的差异。用于tf.nn.conv2d:filter:ATensor.Musthavethesametypeasinput.A4-Dtensorofshape[filter_height,filter_width,in_channels,out_channels]fortf.layers.conv2d:filters:Integer,t
我需要比较存储在DB中的文档，并提出0到1之间的相似性分数。我需要使用的方法必须非常简单。实现N-grams的Vanilla版(在其中可以定义要使用多少克)，以及简单的TF-IDF和余弦相似性的实现。是否有任何程序可以这样做？还是我应该从头开始写这篇文章？ 最佳答案 查看NLTK软件包:http://www.nltk.org它具有您需要的一切cosine_simarlity:defcosine_distance(u,v):"""Returnsthecosineoftheanglebetweenvectorsvandu.Thisise
我在一些地方看到了tf.identity，例如官方CIFAR-10教程和stackoverflow上的批量标准化实现，但我不明白为什么它是必要的。它是做什么用的？谁能给出一两个用例？一个建议的答案是它可以用于CPU和GPU之间的传输。这对我来说不是很清楚。问题的扩展，基于this:loss=tower_loss(scope)在GPUblock下，这表明tower_loss中定义的所有算子都映射到GPU。然后，在tower_loss的末尾，我们在返回之前看到total_loss=tf.identity(total_loss)。为什么？在这里不使用tf.identity会有什么缺陷？
在MNISTbeginnertutorial中，有语句accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"float"))tf.cast基本上改变了对象的张量类型，但是tf.reduce_mean和np.mean有什么区别呢？这是tf.reduce_mean上的文档:reduce_mean(input_tensor,reduction_indices=None,keep_dims=False,name=None)input_tensor:Thetensortoreduce.Shouldhavenumerictype.reduction
tf.app.run()如何在Tensorflow翻译演示中工作？在tensorflow/models/rnn/translate/translate.py中，有一个对tf.app.run()的调用。它是如何处理的？if__name__=="__main__":tf.app.run() 最佳答案 if__name__=="__main__":表示当前文件在shell下执行，而不是作为模块导入。tf.app.run()你可以通过文件app.py看到defrun(main=None,argv=None):"""Runstheprogra
