我有两组不同的摘要。一个每批处理收集一次，另一个每个时期收集一次。如何使用merge_all_summaries(key='???')分别收集这两个组中的摘要？手动执行始终是一种选择，但似乎有更好的方法。说明我认为它应该如何工作:#onceperbatchtf.scalar_summary("loss",graph.loss)tf.scalar_summary("batch_acc",batch_accuracy)#onceperepochgradients=tf.gradients(graph.loss,[W,D])tf.histogram_summary("embedding/W"
我尝试简单地保存和恢复图形，但最简单的示例没有按预期工作(这是在Linux64上使用版本0.9.0或0.10.0完成的，没有使用Python2.7或3.5.2的CUDA)首先我像这样保存图表:importtensorflowastfv1=tf.placeholder('float32')v2=tf.placeholder('float32')v3=tf.mul(v1,v2)c1=tf.constant(22.0)v4=tf.add(v3,c1)sess=tf.Session()result=sess.run(v4,feed_dict={v1:12.0,v2:3.3})g1=tf.tra
我的TensorFlow模型使用tf.random_uniform来初始化一个变量。我想在开始训练时指定范围，所以我为初始化值创建了一个占位符。init=tf.placeholder(tf.float32,name="init")v=tf.Variable(tf.random_uniform((100,300),-init,init),dtype=tf.float32)initialize=tf.initialize_all_variables()我像这样在训练开始时初始化变量。session.run(initialize,feed_dict={init:0.5})这给了我以下错误:V
使用tensorboard--logdir=/home/vagrant/notebook启动tensorboard在tensorboard:6006>图表中，它说没有找到图表定义文件。要存储图表，请创建一个tf.python.training.summary_io.SummaryWriter并通过构造函数或调用其add_graph()方法传递图表。importtensorflowastfsess=tf.Session()writer=tf.python.training.summary_io.SummaryWriter("/home/vagrant/notebook",sess.gra
我正在使用tensorflow1.10Python3.6我的代码基于预制的irisclassificationmodel由TensorFlow提供。这意味着，我使用的是TensorflowDNN预制分类器，具有以下区别:10个特征而不是4个。5节课而不是3节课。测试和训练文件可以从以下链接下载:https://www.dropbox.com/sh/nmu8i2i8xe6hvfq/AADQEOIHH8e-kUHQf8zmmDMDa?dl=0我编写了一个代码将这个分类器导出为tflite格式，但是python模型中的准确度高于75%，但是当导出时准确度大约下降到45%，这意味着大约30%的
我正在尝试在具有64个CPU的CentOS7机器上同时运行多个TensorFlowsession。我的同事报告说，他可以使用以下两个代码块在他使用4个内核的机器上产生并行加速:mnist.pyimportnumpyasnpimportinput_datafromPILimportImageimporttensorflowastfimporttimedefmain(randint):print'Setnewseed:',randintnp.random.seed(randint)tf.set_random_seed(randint)mnist=input_data.read_data_s
华为云服务器配置名称：GPU加速型p1.2xlarge.8CPU：IntelE5-2690V42.6GHz（8核）GPU：NVIDIATeslaP100（单卡，16G）内存：64G硬盘：通用型SSD100G系统：CentOS7.364bitforP100|公共镜像1显卡驱动升级由于华为云GPU服务器自带的显卡驱动版本比较低，不适配当前新版的PaddlePaddle版本，所以先进行显卡驱动的升级。查询Nvidia-Driver版本： nvidia-smi查询CUDA版本： cat/usr/local/cuda/version.txt清除所有nvidia相关文件和依赖： yumremovenvid
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。Improvethisquestion似乎为了充分使用TensorFlow和相关库，我需要从Python访问它。使用TensorFlow需要构建相当复杂的图形，Python帮助程序库(例如Keras)以复杂的方式自动执行这些图形。我看不到直接从.NET执行此操作的方法。参见例如respectiveGitHubdiscussionaboutC#support.我的想法是:主C#应用程序将调用一个Python
我对Python、机器学习和TensorFlow还是个新手，但我会尽我最大的努力直接进入。不过，我需要一些帮助。我的数据目前在Pandas数据框中。如何将其转换为TensorFlow对象？我试过了dataVar_tensor=tf.constant(dataVar)depth_tensor=tf.constant(depth)但是，我得到错误[15780行x9列]-得到形状[15780,9]，但想要[]。我确信这可能是一个简单的问题，但我真的需要帮助。非常感谢附言。我在Windows10上使用AnacondaPython3.5运行tensorflow0.12
我有一个长度为t(x0,...,xt)的时间序列，其中每个xi都是一个d维向量，即xi=(x0i,x1i,....,xdi)。因此我的输入X的形状为[batch_size,d]tensorflowLSTM的输入大小应为[batchSize,hidden_size]。我的问题是我应该如何将我的时间序列输入到LSTM中。我想到的一种可能的解决方案是具有大小为[d,hidden_size]的附加权重矩阵W，并使用X*W+B输入LSTM。这是正确的还是我应该向网络输入其他内容？谢谢 最佳答案 您的直觉是正确的；您需要的(以及您所描述
