我正在尝试向使用新的tf.estimatorAPI的模型添加一些TensorBoard日志记录。我有一个像这样设置的钩子(Hook):summary_hook=tf.train.SummarySaverHook(save_secs=2,output_dir=MODEL_DIR,summary_op=tf.summary.merge_all())#...classifier.train(input_fn,steps=1000,hooks=[summary_hook])在我的model_fn中，我还创建了一个summary-defmodel_fn(features,labels,mode)
我已根据提供的文档正确安装了TensorflowObjectDetectionAPI。但是，当我需要训练我的网络时，research/object_detection目录中没有train.py文件。我能做些什么来解决这个问题吗？链接:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md 最佳答案 需要澄清的是，正如DerekChow所提到的，训练和评估python脚本似乎最近(大约6天前)移到了
我有一个图像目录，以及一个将图像文件名与标签相匹配的单独文件。所以图像目录中有类似“train/001.jpg”的文件，标签文件如下所示:train/001.jpg1train/002.jpg2...通过从文件名创建文件队列，我可以轻松地从TensorFlow中的图像目录加载图像:filequeue=tf.train.string_input_producer(filenames)reader=tf.WholeFileReader()img=reader.read(filequeue)但我不知道如何将这些文件与标签文件中的标签结合起来。看来我需要在每一步访问队列中的文件名。有办法得到它
关闭。这个问题需要detailsorclarity.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？通过editingthispost添加细节并澄清问题.关闭7年前。Improvethisquestionpipinstall成功后，导入tensorflow库失败。>>>importtensorflowTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/Library/Python/2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py",line4,infromtensorflow.pythonimport*File"/L
我是第一次尝试运行keras。我安装了模块:pipinstallkeras--userpipinstalltensorflow--user然后尝试运行https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py.然而它给了我:AttributeError:'module'objecthasnoattribute'control_flow_ops'这些是我正在使用的版本。printtensorflow.__version__0.11.0rc0printkeras.__version__1.1.0WhatcanIdo
我正在尝试在keras模型中使用huber损失(编写DQN)，但结果很糟糕，我认为我做错了什么。我的代码如下。model=Sequential()model.add(Dense(output_dim=64,activation='relu',input_dim=state_dim))model.add(Dense(output_dim=number_of_actions,activation='linear'))loss=tf.losses.huber_loss(delta=1.0)model.compile(loss=loss,opt='sgd')returnmodel
我是tensorflow和word2vec的新手。我刚刚研究了word2vec_basic.py它使用Skip-Gram算法训练模型。现在我想使用CBOW算法进行训练。如果我简单地反转train_inputs和train_labels是否真的可以实现？ 最佳答案 我认为CBOW模型不能简单地通过翻转Skip-gram中的train_inputs和train_labels来实现>因为CBOW模型架构使用周围词向量的总和作为分类器进行预测的单个实例。例如，您应该同时使用[the,brown]来预测quick而不是使用the来预测quic
我正在开发一个带有gunicorn的Python3API，它使用keras来计算图像的向量，非常简单。如何为每个请求重置存储在内存中的数据？随着时间的推移，请求的响应时间会慢慢增加。我已经运行了一个探查器，它特别是tensorflow中的这一行(每个进程的内存使用量也会随着时间的推移而缓慢上升):#tensorflow/python/framework/ops.py:2317:_as_graph_defgraph.node.extend([op.node_def])节点中的数据越多，所需时间越长。这是我执行的代码:#Wehave11439MiBofGPUmemory,letsonlyu
我正在尝试将一个csv文件(所有列都是float)写入一个tfrecords文件，然后将它们读回。我见过的所有示例都将csv列打包，然后将其直接提供给sess.run()但我无法弄清楚如何将特征列和标签列写入tfrecord。我怎么能这样做？ 最佳答案 您需要一个单独的脚本来将您的csv文件转换为TFRecords。假设您有一个包含以下header的CSV:feature_1,feature_2,...,feature_n,label您需要使用pandas等工具读取您的CSV，手动构造tf.train.Example，然后使用TFR
我正在尝试根据层之间的部分连接的最后一个维度来收集张量的切片。因为输出的tensor的shape是[batch_size,h,w,depth]，我想根据最后一个维度来选择切片，比如#LisintermediatetensorpartL=L[:,:,:,[0,2,3,8]]但是，tf.gather(L,[0,2,3,8])似乎只适用于第一个维度(对吧？)谁能告诉我该怎么做？ 最佳答案 从TensorFlow1.3开始，tf.gather有一个axis参数，因此不再需要此处的各种解决方法。https://www.tensorflow.o
