我正在尝试解决由模型过度拟合引起的问题。不幸的是，我不知道如何增加legacy/train.py在训练期间输出的model.cpk的间隔。有没有办法减少每次保存model.cpk之间的时间并禁用其删除。我正在训练小型模型，可以承受增加的存储需求。 最佳答案 有关保存间隔和要保留的检查点数量，请查看此处:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Saver来自上面的链接->max_to_keep->keep_checkpoint_every_n_hoursAdditiona
我正在研究TensorFlow，我想知道每个Python函数与SWIG接口(interface)背后对应的C++函数之间的关系。换句话说，我希望能够准确了解我的TensorFlow应用程序的每一行Python代码调用了哪些C++函数。我已经看到如何调试Python代码here以及如何显示发生段错误的代码行here，但是通过这些方式我只能看到错误的位置，而我希望能够知道每个C++函数调用，即使代码中没有错误(目前我正在使用gdb进行调试能够看到系统调用和动态库调用，但看不到C++函数调用)。 最佳答案 大多数人编写的大部分代码都是用于
我正在尝试沿2维张量的第0轴提取所有长度为4的切片。到目前为止，我可以将纯Python与tensorflow混合使用。r=test.shape[0]#testshouldbeatensorn=4a_list=list(range(r))the_list=np.array([a_list[slice(i,i+n)]foriinrange(r-n+1)])test_stacked=tf.stack(tf.gather(test,the_list))在不使用纯Python的情况下，有什么有效的方法可以做到这一点？请注意，“测试”数组实际上应该是一个张量，因此在我执行图表的第一部分之前它的形状
我设法使用DNNRegressor编写了一个TensorFlowpython程序。我已经训练了模型，并且能够通过手动创建的输入(常量张量)从Python模型中获得预测。我还能够以二进制格式导出模型。importpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportgraph_util########################Setup########################ConvertingDataintoTensorsdefinput_fn(df,traini
我正在尝试在tensorflow中加载以下数据文件(包含225805行)。数据文件如下所示:1,1,0.05,-1.051,1,0.1,-1.11,1,0.15,-1.151,1,0.2,-1.21,1,0.25,-1.251,1,0.3,-1.31,1,0.35,-1.35读取数据的代码是importtensorflowastf#readindatafilename_queue=tf.train.string_input_producer(["~/input.data"])reader=tf.TextLineReader()key,value=reader.read(filename
我的数据由4个不同的时间序列组成，例如:[35,45,47,39...][47,60,57,55...][42,42,61,69...][62,70,62,65...]事实是，除了时间依赖性(水平依赖性)之外，还存在垂直依赖性(在列中，如果我们看一下这个示例“矩阵”)。输出向量将是这些相同的时间序列，仅移动一步。是否可以为每个时间序列创建LSTM网络(因此，在我的例子中有4个网络，还有4个输出)，但也可以垂直连接它们，即创建2DLSTM？如果是这样，如何在Tensorflow中实现这一点？是否也可以使这种网络更深(将额外的LSTM层附加到这4个网络中的每一个)？我希望我的解释足够清楚。
我正在使用tensorflow，我想通过同时CPU和一个GPU。我尝试创建2个不同的线程来提供两个不同的tensorflowsession(一个在CPU上运行，另一个在GPU上运行)。每个线程在一个循环中提供固定数量的批处理(例如，如果我们总共有100个批处理，我想为CPU分配20个批处理，为GPU分配80个批处理，或者两者的任何可能组合)并组合结果。如果自动完成拆分会更好。然而，即使在这种情况下，批处理似乎也是以同步方式提供的，因为即使将少量批处理发送到CPU并在GPU中计算所有其他批处理(以GPU为瓶颈)，我观察到整体相对于仅使用GPU进行的测试，预测时间总是更长。我希望它会更快，
我希望有人能解释Keras中的输入层和Tensorflow中的占位符之间的区别(如果有的话)？我调查的越多，两者看起来就越相似，但到目前为止我还不能100%相信这两种方式。以下是我观察到的支持输入层和tf占位符相同的说法:1)从keras.Input()返回的张量可以像tf.Session的run方法的feed_dict中的占位符一样使用。这是使用Keras的简单示例的一部分，它添加了两个张量(a和b)并将结果与第三个张量(c)连接:model=create_graph()con_cat=model.output[0]ab_add=model.output[1]#Thesevalu
我正在尝试使用代表7个特征和7个标签的数值float据来拟合TensorForestEstimator模型。也就是说，features和labels的形状都是(484876,7)。我在ForestHParams中适本地设置了num_classes=7和num_features=7。数据格式如下:f1f2f3f4f5f6f7l1l2l3l4l5l6l739000.0120.065.01000.025.00.693.9439000.039959.042099.046153.049969.054127.055911.032000.0185.065.01000.075.00.462.19320
我只有一个GPU(TitanXPascal，12GBVRAM)，我想在同一个GPU上并行训练多个模型。我尝试将我的模型封装在一个python程序(称为model.py)中，并在model.py中包含代码以限制VRAM使用(基于thisexample)。我能够在我的GPU上同时运行多达3个model.py实例(每个实例占用的VRAM略低于33%)。奇怪的是，当我尝试使用4个模型时，我收到了一个错误:2017-09-1013:27:43.714908:Etensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:371]couldnotcreatecudnnha
