我是TensorFlow新手。我正在寻找图像识别方面的帮助，我可以在其中训练我自己的图像数据集。有没有训练新数据集的例子？ 最佳答案 如果你对如何在TensorFlow中输入自己的数据感兴趣，可以看看thistutorial.我还在斯坦福写了一份关于CS230最佳实践的指南here.新答案(带有tf.data)和标签通过在r1.4中引入tf.data，我们可以创建一批没有占位符、没有队列的图片。步骤如下:创建一个包含图像文件名和相应标签列表的列表创建一个tf.data.Dataset读取这些文件名和标签预处理数据从tf.data.D
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
请帮我解决这个错误我已经在我的服务器上安装了tensorflow模块，下面是它的信息15IT60R19@cpusrv-gpu-109:~$pipshowtensorflowName:tensorflowVersion:1.0.0Summary:TensorFlowhelpsthetensorsflowHome-page:http://tensorflow.org/Author:GoogleInc.Author-email:opensource@google.comLicense:Apache2.0Location:/home/other/15IT60R19/anaconda2/lib/
我正在尝试预取训练数据以隐藏I/O延迟。我想编写自定义Python代码，从磁盘加载数据并预处理数据(例如，通过添加上下文窗口)。换句话说，一个线程进行数据预处理，另一个线程进行训练。这在TensorFlow中是否可行？更新:我有一个基于@mrry示例的工作示例。importnumpyasnpimporttensorflowastfimportthreadingBATCH_SIZE=5TRAINING_ITERS=4100feature_input=tf.placeholder(tf.float32,shape=[128])label_input=tf.placeholder(tf.fl
这个问题与访问张量中的单个元素有关，例如[[1,2,3]]。我需要访问内部元素[1,2,3](这可以使用.eval()或sess.run()执行)，但是当张量的大小很大时需要更长的时间)有什么方法可以更快地做到这一点吗？提前致谢。 最佳答案 访问张量中元素子集的主要方法有两种，其中任何一种都适用于您的示例。使用索引运算符(基于tf.slice())从张量中提取连续切片。input=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])output=input[0,:]printsess.run(output)#
我已经成功安装了python的Tensorflow绑定(bind)。但是当我尝试导入Tensorflow时，出现以下错误。ImportError:/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6:version`GLIBC_2.17'notfound(requiredby/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so)我曾尝试将GLIBC_2.15更新到2.17，但没有成功。 最佳答案 我遇到了同样的问题，所以
我正在尝试比较我的Doc2Vec实现(通过tf)和gensims实现。至少从视觉上看，gensim的表现更好。我运行以下代码来训练gensim模型和下面的代码来训练tensorflow模型。我的问题如下:我对Doc2Vec的tf实现是否正确。基本上它应该是连接词向量和文档向量来预测特定上下文中的中间词吗？gensim中的window=5参数是否意味着我在两侧使用两个单词来预测中间的单词？还是两边都是5。问题是有不少文件的长度小于10。您对Gensim表现更好的原因有何见解？我的模型与他们的实现方式有什么不同吗？考虑到这实际上是一个矩阵分解问题，为什么TF模型甚至可以得到答案？由于它是一
我无法按名称恢复张量，我什至不知道这是否可能。我有一个函数可以创建我的图表:defcreate_structure(tf,x,input_size,dropout):withtf.variable_scope("scale_1")asscope:W_S1_conv1=deep_dive.weight_variable_scaling([7,7,3,64],name='W_S1_conv1')b_S1_conv1=deep_dive.bias_variable([64])S1_conv1=tf.nn.relu(deep_dive.conv2d(x_image,W_S1_conv1,str
我正在尝试实现AdversarialNN，这需要在交替训练小批量期间“卡住”图形的一个或另一部分。IE。有两个子网络:G和D。G(Z)->XzD(X)->YG的损失函数取决于D[G(Z)],D[X].首先我需要在所有G参数固定的情况下训练D中的参数，然后在D中的参数固定的情况下训练G中的参数。第一种情况下的损失函数将是第二种情况下的负损失函数，并且更新必须适用于第一个或第二个子网的参数。我看到tensorflow有tf.stop_gradient功能。为了训练D(下游)子网络，我可以使用这个函数来阻止梯度流到Z->[G]->tf.stop_gradient(Xz)->[D]->Ytf.
我正在尝试使用不同的参数多次运行神经网络，以校准网络参数(辍学概率、学习率e.d.)。但是我遇到的问题是，当我在循环中运行网络时，在保持参数相同的情况下运行网络仍然给了我不同的解决方案，如下所示:filename=create_results_file()foriinrange(3):g=tf.Graph()withg.as_default():accuracy_result,average_error=network.train_network(parameters,inputHeight,inputWidth,inputChannels,outputClasses)f,w=get_
