我正在尝试使用Tensorflow学习LSTM模型进行情感分析，我已经浏览了LSTMmodel.以下代码(create_sentiment_featuresets.py)从5000个肯定句和5000个否定句生成词典。importnltkfromnltk.tokenizeimportword_tokenizeimportnumpyasnpimportrandomfromcollectionsimportCounterfromnltk.stemimportWordNetLemmatizerlemmatizer=WordNetLemmatizer()defcreate_lexicon(pos
在我的Ubuntu上安装TensorFlow时，我想将GPU与CUDA结合使用。但我在OfficialTutorial中的这一步停止了:这个./configure到底在哪里？或者我的源代码树的根在哪里。我的TensorFlow位于此处/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow。但是我还是没有找到./configure。编辑我根据SalvadorDali'sanswer找到了./configure.但是在执行示例代码时，出现以下错误:>>>importtensorflowastf>>>hello=tf.constant('Hello
我目前有两个numpy数组:X-(157,128)-157组128个特征Y-(157)-特征集的分类这是我为尝试构建这些特征的线性分类模型而编写的代码。首先，我将数组改编为Tensorflow数据集:train_input_fn=tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(x={"x":X},y=Y,num_epochs=None,shuffle=True)然后我尝试拟合SVM模型:svm=tf.contrib.learn.SVM(example_id_column='example_id',#notsurewhythisisnecessaryfeature_
最近的TensorFlow构建似乎有问题。TensorBoard可视化工具在从源代码编译以用于GPU时不会运行。错误如下:$tensorboardTraceback(mostrecentcalllast):File"/home/gpu/anaconda3/envs/tensorflow/bin/tensorboard",line7,infromtensorflow.tensorboard.tensorboardimportmainModuleNotFoundError:Nomodulenamed'tensorflow.tensorboard.tensorboard'系统规范:Ubunt
我有一个正在训练的tensorflow模型google-colab.实际模型更复杂，但我将其压缩为reproducibleexample(删除了保存/恢复、学习率衰减、断言、tensorboard事件、梯度裁剪等)。该模型运行合理(收敛到可接受的损失)，我正在寻找加速训练的方法(每秒迭代次数)。目前在colab的GPU上训练1000次迭代需要10分钟。我当前的批量大小为512，这意味着模型每秒处理~850个示例(我更喜欢批量大小为512，除非其他大小提供合理的加速。改变批量大小本身不会改变速度)。所以目前我有一个以tfrecord格式存储的数据:这里是一个500Mbexamplefil
我的TensorBoard情节处理我的TensorFlow的连续运行代码就像它们都是同一运行的一部分一样。例如，如果我首先使用FLAGS.epochs==10运行我的代码(如下)，然后使用FLAGS.epochs==40重新运行它，我得到在第一次运行结束时“循环返回”以开始第二次运行。有没有办法将我的代码的多次运行视为不同的日志，例如，可以比较或单独查看？from__future__import(absolute_import,print_function,division,unicode_literals)importtensorflowastffromtensorflow.exam
当我使用tf.read_file读取文件时，我得到了类型为tf.string的内容。文档只说它是“可变长度字节数组。张量的每个元素都是一个字节数组。”(https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/resources/dims_types.html)。我不知道如何解释这一点。我对这种类型无能为力。在通常的Python中，您可以通过索引获取元素，例如my_string[:4]，但是当我运行以下代码时，我得到一个错误。importtensorflowastfimportnumpyasnpx=tf.constant("Thisisstring")y=x[
我想做一个简单的神经网络，它应该只实现XOR门。我在python中使用TensorFlow库。对于XOR门，我训练的唯一数据是完整的真值表，这应该足够了吧？过度优化是我预计会很快发生的事情。代码的问题是权重和偏差不会更新。不知何故，它仍然给我100%的准确度，偏差和权重为零。x=tf.placeholder("float",[None,2])W=tf.Variable(tf.zeros([2,2]))b=tf.Variable(tf.zeros([2]))y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)y_=tf.placeholder("float",[None,1
问题我有一个Python脚本，它使用TensorFlow创建一个多层感知器网络(带dropout)以进行二元分类。尽管我已经小心地设置了Python和TensorFlow种子，但我得到了不可重复的结果。如果我运行一次然后再次运行，我会得到不同的结果。我什至可以运行一次，退出Python，重新启动Python，再次运行并得到不同的结果。我尝试过的我知道有些人发布了有关在TensorFlow中获得不可重复结果的问题(例如"Howtogetstableresults..."、"set_random_seednotworking..."、"Howtogetreproducibleresulti
我尝试在我的ubuntu14.0464位机器上安装tensorflow:sudopip2install--upgradehttps://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.6.0-cp27-none-linux_x86_64.whl对于python2.7当我在控制台中运行importtensorflowastf时出现错误Errorimportingtensorflow.Unlessyouareusingbazel,youshouldnottrytoimporttensorflowfromitssourcedi
