我正在开始我的Tensorflow冒险之旅。我认为我已正确安装所有内容，但在运行此代码时，PyCharm返回错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"C:/Users/tymot/Desktop/myenv3/env/Tensorflow/all_good.py",line15,inimportmatplotlib.pyplotaspltFile"C:\Users\tymot\Anaconda1\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py",line115,in_backend_mod,new_figure_manag
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭4年前。ImprovethisquestionTensorflowslim库为alexnet提供了图形结构，但它似乎没有提供预训练(在Imagenet上)的alexnet检查点(https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim)。有没有为TF-slim提供预训练的alexnet检查点？
我代码中的瓶颈是我计算pairwisedistancematrix的区域.由于这是迄今为止最慢的部分，我花了很多时间来加速我的代码。我发现很多使用在线文章的加速，但yield微乎其微。因此，我正在寻找一种方法来使用我的GPU创建距离矩阵，以便进一步加快速度。但是，我对使用GPU进行计算知之甚少。谁能帮我做这件事？在我的研究中，我发现了以下内容，但它们都没有使用GPU:Thisarticle很有用，但速度提升很小。Thisarticle提供了有关如何使用cython和numba的信息。这是一个如何计算成对距离矩阵的示例片段:importnumpyasnpfromscipyimportsp
我已经创建了tensorflow程序来获取外汇的收盘价。我已经成功地创建了预测，但未能理解预测future值(value)的方法。看下面是我的预测函数:test_pred_list=[]deftestAndforecast(xTest1,yTest1):#test_pred_list=0truncated_backprop_length=3withtf.Session()assess:#train_writer=tf.summary.FileWriter('logs',sess.graph)tf.global_variables_initializer().run()counter=0
我正在使用Python中的Tensorflow训练LSTM网络，并想切换到tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnLSTM以加快训练速度。我做的是替换cells=tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(self.num_hidden)initial_state=cells.zero_state(self.batch_size,tf.float32)rnn_outputs,_=tf.nn.dynamic_rnn(cells,my_inputs,initial_state=initial_state)与lstm=tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnLST
我有一个预定义的代码可以创建一个Tensorflow图。变量包含在变量作用域中，每个变量都有一个预定义的初始值设定项。有什么办法可以改变变量的初始值设定项吗？例子:第一张图定义withtf.variable_scope('conv1')w=tf.get_variable('weights')稍后我想修改变量并将初始值设定项更改为Xavier:withtf.variable_scope('conv1')tf.get_variable_scope().reuse_variable()w=tf.get_variable('weights',initializer=tf.contrib.lay
我已经在Tensorflow中训练了我的神经网络并像这样保存了模型:defneural_net(x):layer_1=tf.layers.dense(inputs=x,units=195,activation=tf.nn.sigmoid)out_layer=tf.layers.dense(inputs=layer_1,units=6)returnout_layertrain_x=pd.read_csv("data_x.csv",sep="")train_y=pd.read_csv("data_y.csv",sep="")train_x=train_x/6-0.5train_size=0
有人在高效的数据并行化方面取得了成功吗？您将相同的模型定义发送到多个GPU，但将不同的用户数据发送到每个GPU？看起来dist-keras可能很有前途。但我很想听听有关按照这些思路采取的任何方法的反馈。我们有用户行为数据:10万个用户，200个字段(单热向量)，每个用户30,000条记录。我们在Tensorflow之上使用Keras构建了一个RNN，来预测仅对一个用户采取的下一个Action(在20多个可能的Action中)。在1个GPU上训练大约需要30分钟。(我的盒子有8个GPU)。现在，我们想为所有10万用户构建模型。我们能够使用多GPU方法对单用户数据执行数据并行处理。但由于每
我正在尝试编写一个函数，用于读取tensorflow中的json文件。json文件具有以下结构:{"bounding_box":{"y":98.5,"x":94.0,"height":197,"width":188},"rotation":{"yaw":-27.97019577026367,"roll":2.206029415130615,"pitch":0.0},"confidence":3.053506851196289,"landmarks":{"1":{"y":180.87722778320312,"x":124.47326660156205},"0":{"y":178.606
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭5年前。Improvethisquestion我是TensorFlow和深度学习的新手。我正在尝试识别自然场景图像中的文本。我曾经使用OCR，但我想使用深度学习。文本始终具有相同的格式:ABC-DEF88:88。我所做的是识别每个字符/数字。这意味着我裁剪了每个字符周围的图像(因此每张图片给我10个字符)来构建我的训练和测试集，他们构建了两个卷积神经网络。所以我的训练集是一组字符图片，标签只是字符/数字。但我想更进一步。我想做的只是给出完整的图片并输
