我有一个TensorFlow模型，该模型的一部分会评估准确性。accuracy只是tensorflow图中的另一个节点，它接受logits和labels。当我想绘制训练精度时，这很简单:我有类似的东西:tf.scalar_summary("TrainingAccuracy",accuracy)tf.scalar_summary("SomethingElse",foo)summary_op=tf.merge_all_summaries()writer=tf.train.SummaryWriter('/me/mydir/',graph=sess.graph)然后，在我的训练循环中，我有类似
我是TensorFlow新手我正在iPython笔记本上运行Udacity的深度学习作业。link它有一个错误。AttributeErrorTraceback(mostrecentcalllast)``in``()23withtf.Session(graph=graph)assession:---->4tf.global_variables_initializer().run()AttributeError:'module'objecthasnoattribute'global_variables_initializer'请帮忙!我怎样才能解决这个问题？谢谢。
我的问题是两个相关的部分:如何计算张量某个轴的最大值？例如，如果我有x=tf.constant([[1,220,55],[4,3,-1]])我想要类似的东西x_max=tf.max(x,axis=1)printsess.run(x_max)output:[220,4]我知道有一个tf.argmax和一个tf.maximum，但都没有给出沿单个张量轴的最大值。现在我有一个解决方法:x_max=tf.slice(x,begin=[0,0],size=[-1,1])forainrange(1,2):x_max=tf.maximum(x_max,tf.slice(x,begin=[0,a],s
我关注this学习TensorFlowSlim的教程，但在运行以下Inception代码时:importnumpyasnpimportosimporttensorflowastfimporturllib2fromdatasetsimportimagenetfromnetsimportinceptionfrompreprocessingimportinception_preprocessingslim=tf.contrib.slimbatch_size=3image_size=inception.inception_v1.default_image_sizecheckpoints_dir
我想知道是否有一种方法可以像这样从scikitlearn包中实现不同的分数功能:fromsklearn.metricsimportconfusion_matrixconfusion_matrix(y_true,y_pred)进入tensorflow模型以获得不同的分数。withtf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))assess:init=tf.initialize_all_variables()sess.run(init)forepochinxrange(1):avg_cost=0.total_batch
如果你有两个不相交的图，并且想要链接它们，转动这个:x=tf.placeholder('float')y=f(x)y=tf.placeholder('float')z=f(y)进入这个:x=tf.placeholder('float')y=f(x)z=g(y)有没有办法做到这一点？在某些情况下，它似乎可以使构建更容易。例如，如果您有一个将输入图像作为tf.placeholder的图形，并且想要优化输入图像，深梦风格，有没有办法只替换占位符使用tf.variable节点？还是在构建图表之前必须考虑到这一点？ 最佳答案 TL;DR:如果
我之前通过Anaconda在Ubuntu14.04中安装了Jupyter笔记本，刚才我安装了TensorFlow。无论我是在笔记本上工作还是简单地编写脚本，我都希望TensorFlow能够正常工作。为了实现这一点，我最终安装了两次TensorFlow，一次使用Anaconda，一次使用pip。Anaconda安装有效，但我需要在任何对python的调用前加上“sourceactivatetensorflow”。并且pip安装效果很好，如果以标准方式(在终端中)启动python，那么tensorflow加载就好了。我的问题是:我怎样才能让它在Jupyter笔记本中也能工作？这让我想到了一
我正在尝试一个不符合预期的操作。graph=tf.Graph()withgraph.as_default():train_dataset=tf.placeholder(tf.int32,shape=[128,2])embeddings=tf.Variable(tf.random_uniform([50000,64],-1.0,1.0))embed=tf.nn.embedding_lookup(embeddings,train_dataset)embed=tf.reduce_sum(embed,reduction_indices=0)所以我需要知道张量embed的尺寸。我知道它可以在运行
文本数据组织为具有20,000个元素的向量，例如[2,1,0,0,5,....,0]。第i个元素表示文本中第i个单词的频率。groundtruth标签数据也表示为具有4,000个元素的向量，例如[0,0,1,0,1,....,0]。第i个元素指示第i个标签是否是文本的正标签。文本的标签数量因文本而异。我有一个用于单标签文本分类的代码。如何为多标签文本分类编辑以下代码？特别想知道以下几点。如何使用TensorFlow计算准确度。如何设置判断标签是正面还是负面的阈值。例如，如果输出为[0.80,0.43,0.21,0.01,0.32]，groundtruth为[1,1,0,0,1]，则得分
我是TensorFlow新手。在阅读现有文档时，我发现术语tensor确实令人困惑。因此，我需要澄清以下问题:tensor和变量是什么关系，tensorvs.tf.constant,'tensor'vs.tf.placeholder?它们是所有类型的张量吗？ 最佳答案 TensorFlow没有一流的Tensor对象，这意味着在运行时执行的底层图中没有Tensor的概念。相反，该图由相互连接的操作节点组成，表示操作。操作为其输出分配内存，这些输出可用于端点:0、:1等，您可以将这些端点中的每一个视为Tensor。如果您有tensor对
