我知道Theano对Windows8.1的支持仅处于试验阶段，但我想知道是否有人有幸解决我的问题。根据我的配置，我收到三种不同类型的错误。我认为解决我的任何错误都会解决我的问题。我已经使用WinPython32位系统安装了Python，使用MinGW，如here所述.我的内容.theanorc文件如下:[global]openmp=Falsedevice=gpu[nvcc]flags=-LC:\TheanoPython\python-2.7.6\libscompiler_bindir=C:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio10.0\VC\b
这是我正在运行的示例MNIST代码:fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)importtensorflowastfsess=tf.InteractiveSession()x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784])y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,10])W=tf.Variable(tf.zeros([784
我正在尝试使用:train=optimizer.minimize(loss)但标准优化器不适用于tf.float64。因此，我想将我的loss从tf.float64截断为仅tf.float32。Traceback(mostrecentcalllast):File"q4.py",line85,intrain=optimizer.minimize(loss)File"/Library/Python/2.7/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py",line190,inminimizecolocate_gradients_w
我正尝试在tensorflow中为我自己的自定义类别重新训练Inceptionv3模型。我已经下载了一些数据并将其格式化为目录。当我运行时，python脚本为图像创建了瓶颈，然后当它运行时，在第一个训练步骤(步骤0)它有一个严重错误，它试图以0为模。它在计算时出现在get_image_path函数中mod_index，它是索引%len(category_list)所以category_list必须是0对吗？为什么会发生这种情况，我该如何预防？编辑:这是我在docker中看到的确切代码2016-07-0401:27:52.005912:Step0:Trainaccuracy=40.0%2
在我的Ubuntu14.04上，我使用“pip”安装了tensorflow，如TensorflowInstallationinstructions中指定的那样我通过在python中导入它来确保它正常工作并且它确实有效。然后，我安装了Anaconda，它通过向其中添加以下行来更改我的.bashrc文件:exportPATH="/home/sonny/anaconda2/bin:$PATH"但是由于这个变化，现在它查看上面的PATH，它不包含tensorflow。现在我无法在我的python代码中导入tensorflow。扩展$PATH环境变量的正确方法是什么，以便它继续使用来自anaco
我正在查看TensorflowMNISTexampleforbeginners并发现在这部分:foriinrange(1000):batch_xs,batch_ys=mnist.train.next_batch(100)sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y_:batch_ys})将批量大小从100更改为204以上会导致模型无法收敛。它最高可达204，但在205和我尝试过的任何更高数字时，准确度最终会低于10%。这是错误、算法问题还是其他问题？这是为OSX运行他们的二进制安装，似乎是版本0.5.0。 最佳答案
我正在尝试关注thistutorial.TensorFlow刚刚问世，我真的很想了解它。我熟悉惩罚线性回归，如Lasso、Ridge和ElasticNet及其在scikit-learn中的用法。对于scikit-learn套索回归，我需要输入到回归算法中的是DF_X[一个MxN维属性矩阵(pd.DataFrame)]和SR_y[一个M维目标向量(pd.Series)]。TensorFlow中的Variable结构对我来说有点陌生，我不确定如何将我的输入数据构造成它想要的结构。好像softmax回归是为了分类。如何重组我的DF_X(MxN属性矩阵)和SR_y(M维目标向量)以输入到ten
在高流量应用程序中使用TensorFlow进行实时预测的正确方法是什么。理想情况下，我会有一个运行tensorflow的服务器/集群在一个端口上监听，我可以在其中从应用程序服务器连接并获得类似于数据库使用方式的预测。训练应该由cron作业完成，通过网络将训练数据提供给同一服务器/集群。如何在生产中实际使用TensorFlow？我应该构建一个设置，让python作为服务器运行并使用python脚本来获得预测吗？我对此还是个新手，但我觉得这样的脚本需要打开session等。这是不可扩展的。(我说的是每秒100次预测)。任何指向相关信息的指针将不胜感激。我找不到。
我可以访问一个计算集群，特别是一个有两个12核CPU的节点，它运行SlurmWorkloadManager.我想运行TensorFlow在该系统上，但不幸的是，我无法找到有关如何执行此操作或什至是否可能的任何信息。我对此很陌生，但据我了解，我必须通过创建Slurm作业来运行TensorFlow，并且不能通过ssh直接执行python/tensorflow。有人有关于这个主题的想法、教程或任何类型的资源吗？ 最佳答案 相对简单。在您请求每个主机一个进程的简化假设下，slurm将为您提供环境变量中所需的所有信息，特别是SLURM_PRO
我正在启动一个浏览器项目，它需要一些复杂的数据处理。当使用GPU加速时，我使用的算法速度提高了50-100倍。我可以在浏览器中使用JavaScript、Flash或其他技术。有什么方法可以访问GPU来加速我的数学处理？ 最佳答案 您可以开始尝试使用Khronos的WebCL，尽管它仍处于起步阶段。InternetExplorer、Chrome和Opera等大玩家目前还没有明确的支持计划，微软甚至没有显示任何支持WebGL的计划。也就是说，除了基于WebGL着色器的GPGPU方法之外，WebCL可能是计算的最佳选择。WebCL本质上是
