我定义了以下参数，用于在图像深度(rgb)上进行最大池化，以便在密集层和读出之前进行压缩……我失败了，错误是我无法在深度和其他所有方面进行池化:sunset_poolmax_1x1x3_div_2x2x3_params=\{'pool_function':tf.nn.max_pool,'ksize':[1,1,1,3],'strides':[1,1,1,3],'padding':'SAME'}我将步幅更改为[1,1,1,3]，因此深度是池减少的唯一维度……但它仍然不起作用。我无法通过必须压缩所有内容以保持颜色的微小图像获得良好的结果...实际错误:ValueError:Currenti
我正在尝试在我的应用程序中设置自定义批量大小。如果我将以下代码放入我的应用中tf.app.flags.DEFINE_integer('batch_size',128,"""Numberofimagestoprocessinabatch.""")它说下面的错误argparse.ArgumentError:argument--batch_size:conflictingoptionstring(s):--batch_size如果我删除此声明，它会发誓:usage:[-h][--batch_sizeBATCH_SIZE][--data_dirDATA_DIR][--checkpoint_di
复制TensorFlow图表并使其保持最新的最佳方式是什么？理想情况下，我想将复制的图形放在另一个设备上(例如从GPU到CPU)，然后不时更新副本。 最佳答案 简答:您可能需要checkpointfiles(permalink)。长答案:让我们弄清楚这里的设置。我假设您有两个设备A和B，并且您在A上进行训练并在B上运行推理。您希望定期使用在另一台设备上训练期间发现的新参数来更新运行推理的设备上的参数。上面链接的教程是一个很好的起点。它向您展示了tf.train.Saver对象的工作原理，您在这里不需要任何更复杂的东西。这是一个例子:
当我按照“HowtoRetrainInception'sFinalLayerforNewCategories”的教程进行操作时，我需要像这样构建固定器bazelbuildtensorflow/examples/image_retraining:retrain但是我的windows上的tensorflow没有这个目录。我想知道为什么以及如何解决这个问题？提前致谢 最佳答案 在我的例子中，tensorflow版本是1.2，对应的retrain.py是here.从here下载并提取花卉图像.现在运行retrain.py文件作为python
MacBookAir:OSXElCapitan当我在终端(python3tfpractice.py)中运行TensorFlow代码时，我得到比正常等待时间更长的时间来取回输出，然后是这些错误消息:Wtensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45]TensorFlow库未编译为使用SSE4.1指令，但这些在您的机器上可用，可以加快CPU计算。Wtensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45]TensorFlow库未编译为使用SSE4.2指令，但这些在您的机器上可用，并且可以加速CPU计算。
TensorFlow有多个versions,如果我想在Anaconda中安装特定版本，我应该使用哪个命令？ 最佳答案 我发现现有的答案并不令人满意，因为OP特别询问了Anaconda，但答案只是pip安装。您可以列出可用的安装版本condasearchtensorflow-gpu这应该给你一些看起来像的输出Loadingchannels:done#NameVersionBuildChanneltensorflow-gpu1.4.10pkgs/maintensorflow-gpu1.5.00pkgs/maintensorflow-gp
当我尝试在tensorflow中使用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits损失函数时得到NaN。我有一个简单的网络，例如:layer=tf.nn.relu(tf.matmul(inputs,W1)+b1)layer=tf.nn.relu(tf.matmul(layer,W2)+b2)logits=tf.matmul(inputs,W3)+b3loss=tf.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels)我有很多类(~10000)，所以我想我得到的是NaN，因为在我的至少一个示例中，
如何计算tensorflow中列表的中值？喜欢node=tf.median(X)X是占位符在numpy中，我可以直接使用np.median来获取中值。如何在tensorflow中使用numpy操作？ 最佳答案 要使用tensorflow计算数组的中位数，您可以使用percentile函数，因为第50个百分位数是中位数。importtensorflowastfimporttensorflow_probabilityastfpimportnumpyasnpnp.random.seed(0)x=np.random.normal(3.0,.
我正在尝试在Tensorflow中实现神经网络。我正在使用tf.train.GradientDescentOptimizer来最小化熵。但是它向我显示错误ValueError:Novariablestooptimize下面是代码importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)x=tf.placeholder(tf.float32,[None,748])w=tf.zero
我正在尝试通过TensorFlowtf.nn.embedding_lookup()函数“从头开始”学习imdb数据集的单词表示。如果我理解正确的话，我必须在另一个隐藏层之前设置一个嵌入层，然后当我执行梯度下降时，该层将在该层的权重中“学习”一个词表示。但是，当我尝试这样做时，我的嵌入层和网络的第一个全连接层之间出现形状错误。defmultilayer_perceptron(_X,_weights,_biases):withtf.device('/cpu:0'),tf.name_scope("embedding"):W=tf.Variable(tf.random_uniform([voc
