Tensorflow中以下内容的等价物是什么？np.sum(A,axis=1) 最佳答案 tf.reduce_sum是一个更强大的工具。#'x'is[[1,1,1]#[1,1,1]]tf.reduce_sum(x)==>6tf.reduce_sum(x,0)==>[2,2,2]tf.reduce_sum(x,1)==>[3,3]tf.reduce_sum(x,1,keep_dims=True)==>[[3],[3]]tf.reduce_sum(x,[0,1])==>6 关于python-
是否可以在tensorflow中重命名给定模型的变量范围？例如，我根据教程为MNIST数字创建了一个逻辑回归模型:withtf.variable_scope('my-first-scope'):NUM_IMAGE_PIXELS=784NUM_CLASS_BINS=10x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,NUM_IMAGE_PIXELS])y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,NUM_CLASS_BINS])W=tf.Variable(tf.zeros([NUM_IMAGE_PIXELS,NUM_CL
我在使用TensorFlow时遇到了一个与变量重用问题相关的错误。我的代码如下:#Lab11MNISTandConvolutionalNeuralNetworkimporttensorflowastfimportrandom#importmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#tf.set_random_seed(777)#reproducibilitymnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)#
这是我正在运行的示例MNIST代码:fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)importtensorflowastfsess=tf.InteractiveSession()x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784])y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,10])W=tf.Variable(tf.zeros([784
我正在尝试使用:train=optimizer.minimize(loss)但标准优化器不适用于tf.float64。因此，我想将我的loss从tf.float64截断为仅tf.float32。Traceback(mostrecentcalllast):File"q4.py",line85,intrain=optimizer.minimize(loss)File"/Library/Python/2.7/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py",line190,inminimizecolocate_gradients_w
我正尝试在tensorflow中为我自己的自定义类别重新训练Inceptionv3模型。我已经下载了一些数据并将其格式化为目录。当我运行时，python脚本为图像创建了瓶颈，然后当它运行时，在第一个训练步骤(步骤0)它有一个严重错误，它试图以0为模。它在计算时出现在get_image_path函数中mod_index，它是索引%len(category_list)所以category_list必须是0对吗？为什么会发生这种情况，我该如何预防？编辑:这是我在docker中看到的确切代码2016-07-0401:27:52.005912:Step0:Trainaccuracy=40.0%2
在我的Ubuntu14.04上，我使用“pip”安装了tensorflow，如TensorflowInstallationinstructions中指定的那样我通过在python中导入它来确保它正常工作并且它确实有效。然后，我安装了Anaconda，它通过向其中添加以下行来更改我的.bashrc文件:exportPATH="/home/sonny/anaconda2/bin:$PATH"但是由于这个变化，现在它查看上面的PATH，它不包含tensorflow。现在我无法在我的python代码中导入tensorflow。扩展$PATH环境变量的正确方法是什么，以便它继续使用来自anaco
我正在查看TensorflowMNISTexampleforbeginners并发现在这部分:foriinrange(1000):batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(100)sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y_:batch_ys})将批量大小从100更改为204以上会导致模型无法收敛。它最高可达204，但在205和我尝试过的任何更高数字时，准确度最终会低于10%。这是错误、算法问题还是其他问题？这是为OSX运行他们的二进制安装，似乎是版本0.5.0。 最佳答案
我正在尝试关注thistutorial.TensorFlow刚刚问世，我真的很想了解它。我熟悉惩罚线性回归，如Lasso、Ridge和ElasticNet及其在scikit-learn中的用法。对于scikit-learn套索回归，我需要输入到回归算法中的是DF_X[一个MxN维属性矩阵(pd.DataFrame)]和SR_y[一个M维目标向量(pd.Series)]。TensorFlow中的Variable结构对我来说有点陌生，我不确定如何将我的输入数据构造成它想要的结构。好像softmax回归是为了分类。如何重组我的DF_X(MxN属性矩阵)和SR_y(M维目标向量)以输入到ten
在高流量应用程序中使用TensorFlow进行实时预测的正确方法是什么。理想情况下，我会有一个运行tensorflow的服务器/集群在一个端口上监听，我可以在其中从应用程序服务器连接并获得类似于数据库使用方式的预测。训练应该由cron作业完成，通过网络将训练数据提供给同一服务器/集群。如何在生产中实际使用TensorFlow？我应该构建一个设置，让python作为服务器运行并使用python脚本来获得预测吗？我对此还是个新手，但我觉得这样的脚本需要打开session等。这是不可扩展的。(我说的是每秒100次预测)。任何指向相关信息的指针将不胜感激。我找不到。
