在Google/UdemyTensorflowtutorial有如下代码:importtensorflowastf...defread_data(filename):"""Extractthefirstfileenclosedinazipfileasalistofwords"""withzipfile.ZipFile(filename)asf:data=tf.compat.as_str(f.read(f.namelist()[0])).split()returndata这执行得很好，但我在Tensorflow文档或其他任何地方都找不到compat.as_str。Q1:compat.as
TensorFlow图通常从输入到输出逐渐构建，然后执行。查看Python代码，操作的输入列表是不可变的，这表明不应修改输入。这是否意味着无法更新/修改现有图表？ 最佳答案 TensorFlowtf.Graphclass是一个append-only数据结构，这意味着您可以在执行完部分图后将节点添加到图中，但不能删除或修改现有节点。因为当你调用Session.run()时TensorFlow只执行必要的子图。，在图中有冗余节点没有执行时间成本(尽管它们会继续消耗内存)。要删除图表中的所有个节点，您可以使用新图表创建session:wi
有人可以帮我重写这一功能(doTheMath函数)以在GPU上进行计算吗？我现在花了好几天试图设法解决这个问题，但是没有结果。我想知道也许有人会以您认为适合日志的任何方式帮助我重写此函数，因为最后我给出的结果相同。我尝试使用@jit中的numba，但由于某种原因，它实际上比正常运行代码要慢得多。样本量巨大，目标是大幅减少执行时间，因此自然而然地相信GPU是最快的执行方法。我会解释一些实际情况。实际数据看上去与下面的代码中创建的样本数据几乎相同，被划分为每个样本大约5.000.000行或每个文件大约150MB的样本大小。总共大约有600.000.000行或20GB的数据。我必须遍历该数据
我在ubuntu16.04LTS上使用pip安装了tensorflow，运行此代码时https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py我收到此错误Successfullydownloadedtrain-images-idx3-ubyte.gz9912422bytes.Extracting/tmp/data/train-images-idx3-ubyte.gzSuccessfullydownloadedtrain-la
我无法在已保存的简单TensorFlow图(Python2.7；由pipinstalltensorflow-gpu==1.0.1安装的软件包)上成功运行optimize_for_inference模块。背景保存TensorFlowGraph这是我的Python脚本，用于生成并保存一个简单的图形，以将5添加到我的输入xplaceholder操作。importtensorflowastf#makeandsaveasimplegraphG=tf.Graph()withG.as_default():x=tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=(),name=
我正在学习tensorflow，我从tensorflow网站上拿起了以下代码。根据我的理解，axis=0代表行，axis=1代表列。他们如何获得评论中提到的输出？我已经根据我对##的想法提到了输出。importtensorflowastfx=tf.constant([[1,1,1],[1,1,1]])tf.reduce_sum(x,0)#[2,2,2]##[3,3]tf.reduce_sum(x,1)#[3,3]##[2,2,2]tf.reduce_sum(x,[0,1])#6##Didn'tunderstandatall. 最佳答案
Tensorflow给了我这个Unresolved错误:Exceptionignoredin:>Traceback(mostrecentcalllast):File"/opt/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py",line532,in__del__AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'TF_DeleteStatus'错误已讨论here.问题是它没有始终如一地出现。但是，它经常出现在我的终端中。有没有人设法绕过它。谢谢。
好的，我想在Tensorflow中对时间序列数据进行一维卷积。根据these，这显然是使用tf.nn.conv2d支持的。tickets,和themanual.唯一的要求是设置strides=[1,1,1,1]。听起来很简单!但是，即使在非常小的测试用例中，我也无法弄清楚如何做到这一点。我做错了什么？让我们设置一下吧。importtensorflowastfimportnumpyasnpprint(tf.__version__)>>>0.9.0好的，现在在两个小数组上生成一个基本的卷积测试。我将通过使用1的批量大小来简化操作，并且由于时间序列是一维的，我的“图像高度”将为1。由于它是单
我正在尝试适应thisMNISTexample进行二分类。但是当我的NLABELS从NLABELS=2更改为NLABELS=1时，损失函数总是返回0(和准确度1)。from__future__importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_functionfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastf#Importdatamnist=input_data.read_data_sets
我想做这样的事情。假设我们有一个张量A。A=[[1,0],[0,4]]我想从中获取非零值及其索引。Nonzerovalues:[1,4]Nonzeroindices:[[0,0],[1,1]]Numpy中也有类似的操作。np.flatnonzero(A)返回展平A中非零的索引。x.ravel()[np.flatnonzero(x)]根据非零索引提取元素。这里是alink用于这些操作。如何使用python在Tensorflow中执行上述Numpy操作？(矩阵是否展平并不重要。) 最佳答案 您可以使用not_equal在Tensorfl
