tf.transpose(a,perm=None,name='transpose')转置a。它根据perm排列尺寸。因此，如果我使用此矩阵进行转换:importtensorflowasttimportosos.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]="3"importnumpyasbbab=([[[1,2,3],[6,5,4]],[[4,5,6],[3,6,3]]])v=bb.array(ab)fg=tt.transpose(v)print(v)withtt.Session()asdf:print("\nNewtranformedmatrixis:\n\n{}"
Google今天发布了TensorFlow。我一直在查看代码，但我没有在代码或API中看到任何关于跨GPU服务器集群进行训练的信息。它有分布式训练功能吗？ 最佳答案 更新:DistributedTensorFlowDocumentationDistributedTensorFlowSource发布于2016年2月26日，由合著者DerekMurray在原版中宣布here并使用gRPC用于进程间通信。上一个:在上述更新之前，尚未发布TensorFlow的分布式实现。支持分布式实现是thisissue的主题合著者VijayVasudev
我在WindowsPython3.5Anaconda环境中安装了TensorFlow验证成功(有警告)(tensorflow)C:\>pythonPython3.5.3|英特尔公司|(默认，2017年4月27日，17:03:30)Win32上的[MSCv.190064位(AMD64)]键入“help”、“copyright”、“credits”或“license”以获得更多信息。Intel(R)DistributionforPython由英特尔公司提供给您。请查看:https://software.intel.com/en-us/python-distribution>>>import
我在tensorflow中有成本函数。activation=tf.add(tf.mul(X,W),b)cost=(tf.pow(Y-y_model,2))#usesqrerrorforcostfunction我正在尝试thisexample.如何将其更改为rmse成本函数？ 最佳答案 tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(tf.subtract(targets,outputs))))并略微简化(TensorFlow重载了最重要的运算符):tf.sqrt(tf.reduce_mean((targets-ou
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭4年前。Improvethisquestion我在TensorFlow方面有丰富的经验，我即将开始一个项目，最终将在C#生产环境中使用经过TensorFlow训练的模型。本质上，我将拥有将进入C#环境的实时数据，我最终需要根据我在TensorFlow中的模型输出做出决策/采取某些行动。这基本上只是现有基础设施的限制。我可以想到一些可能不好的实现方式，例如将数据写入磁盘，然后调用应用程序的Python部分，最后读取Python应用程序输出的结果并根据它
我正在尝试使用Tensorflow学习LSTM模型进行情感分析，我已经浏览了LSTMmodel.以下代码(create_sentiment_featuresets.py)从5000个肯定句和5000个否定句生成词典。importnltkfromnltk.tokenizeimportword_tokenizeimportnumpyasnpimportrandomfromcollectionsimportCounterfromnltk.stemimportWordNetLemmatizerlemmatizer=WordNetLemmatizer()defcreate_lexicon(pos
在我的Ubuntu上安装TensorFlow时，我想将GPU与CUDA结合使用。但我在OfficialTutorial中的这一步停止了:这个./configure到底在哪里？或者我的源代码树的根在哪里。我的TensorFlow位于此处/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow。但是我还是没有找到./configure。编辑我根据SalvadorDali'sanswer找到了./configure.但是在执行示例代码时，出现以下错误:>>>importtensorflowastf>>>hello=tf.constant('Hello
我目前有两个numpy数组:X-(157,128)-157组128个特征Y-(157)-特征集的分类这是我为尝试构建这些特征的线性分类模型而编写的代码。首先，我将数组改编为Tensorflow数据集:train_input_fn=tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(x={"x":X},y=Y,num_epochs=None,shuffle=True)然后我尝试拟合SVM模型:svm=tf.contrib.learn.SVM(example_id_column='example_id',#notsurewhythisisnecessaryfeature_
最近的TensorFlow构建似乎有问题。TensorBoard可视化工具在从源代码编译以用于GPU时不会运行。错误如下:$tensorboardTraceback(mostrecentcalllast):File"/home/gpu/anaconda3/envs/tensorflow/bin/tensorboard",line7,infromtensorflow.tensorboard.tensorboardimportmainModuleNotFoundError:Nomodulenamed'tensorflow.tensorboard.tensorboard'系统规范:Ubunt
我有一个正在训练的tensorflow模型google-colab.实际模型更复杂，但我将其压缩为reproducibleexample(删除了保存/恢复、学习率衰减、断言、tensorboard事件、梯度裁剪等)。该模型运行合理(收敛到可接受的损失)，我正在寻找加速训练的方法(每秒迭代次数)。目前在colab的GPU上训练1000次迭代需要10分钟。我当前的批量大小为512，这意味着模型每秒处理~850个示例(我更喜欢批量大小为512，除非其他大小提供合理的加速。改变批量大小本身不会改变速度)。所以目前我有一个以tfrecord格式存储的数据:这里是一个500Mbexamplefil
