我正在尝试使用不同的参数多次运行神经网络，以校准网络参数(辍学概率、学习率e.d.)。但是我遇到的问题是，当我在循环中运行网络时，在保持参数相同的情况下运行网络仍然给了我不同的解决方案，如下所示:filename=create_results_file()foriinrange(3):g=tf.Graph()withg.as_default():accuracy_result,average_error=network.train_network(parameters,inputHeight,inputWidth,inputChannels,outputClasses)f,w=get_
我正在使用Tensorflow构建标准图像分类模型。为此，我输入了图像，每个图像都分配了一个标签({0,1}中的数字)。因此，数据可以使用以下格式存储在列表中:/path/to/image_0label_0/path/to/image_1label_1/path/to/image_2label_2...我想使用TensorFlow的排队系统来读取我的数据并将其提供给我的模型。忽略标签，使用string_input_producer和wholeFileReader可以轻松实现这一点。代码如下:defread_my_file_format(filename_queue):reader=tf
我正在处理TensorFlowtutorial，它使用“奇怪”的格式上传数据。我想对数据使用NumPy或pandas格式，以便可以将其与scikit-learn的结果进行比较。我从Kaggle获得数字识别数据:https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data.这里是TensorFlow教程中的代码(运行良好):#Stufffromtensorflowtutorialimporttensorflowastfsess=tf.InteractiveSession()x=tf.placeholder("float",shape=[None,784])
我在一些地方看到了tf.identity，例如官方CIFAR-10教程和stackoverflow上的批量标准化实现，但我不明白为什么它是必要的。它是做什么用的？谁能给出一两个用例？一个建议的答案是它可以用于CPU和GPU之间的传输。这对我来说不是很清楚。问题的扩展，基于this:loss=tower_loss(scope)在GPUblock下，这表明tower_loss中定义的所有算子都映射到GPU。然后，在tower_loss的末尾，我们在返回之前看到total_loss=tf.identity(total_loss)。为什么？在这里不使用tf.identity会有什么缺陷？
tensorflow是否有类似于scikitlearn的onehotencoder的东西？用于处理分类数据？使用tf.string的占位符会表现为分类数据吗？我意识到我可以在将数据发送到tensorflow之前手动对其进行预处理，但是内置它非常方便。 最佳答案 从TensorFlow0.8开始，现在有一个nativeone-hotop,tf.one_hot可以将一组稀疏标签转换为密集的单热表示。这是对tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的补充，在某些情况下，您可以直接在稀疏标签
假设我有一个Tensorflow张量。如何将张量的尺寸(形状)作为整数值？我知道有两种方法，tensor.get_shape()和tf.shape(tensor)，但我无法将形状值作为整数int32值。例如，下面我创建了一个二维张量，我需要将行数和列数获取为int32以便我可以调用reshape()创建一个形状为(num_rows*num_cols,1)的张量。但是，方法tensor.get_shape()以Dimension类型返回值，而不是int32。importtensorflowastfimportnumpyasnpsess=tf.Session()tensor=tf.conv
我想在TensorFlow中使用批量标准化。我在core/ops/nn_ops.cc中找到了相关的C++源代码.但是，我没有在tensorflow.org上找到它。BN在MLP和CNN中有不同的语义，所以我不确定这个BN到底是做什么的。我也没有找到名为MovingMoments的方法。 最佳答案 2016年7月更新在TensorFlow中使用批量标准化的最简单方法是通过contrib/layers中提供的高级接口(interface)。,tflearn,或slim.如果你想DIY，上一个答案:自发布以来，文档字符串已得到改进-请参阅
我正在将我的Caffe网络移植到TensorFlow，但它似乎没有xavier初始化。我正在使用truncated_normal但这似乎使它更难训练。 最佳答案 从0.8版开始有一个Xavier初始化器，seehereforthedocs.你可以这样使用:W=tf.get_variable("W",shape=[784,256],initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()) 关于python-如何在TensorFlow上进行Xav
如何检查PyTorch是否正在使用GPU？nvidia-smi命令可以检测GPU事件，但我想直接从Python脚本中检查它。 最佳答案 这些功能应该会有所帮助:>>>importtorch>>>torch.cuda.is_available()True>>>torch.cuda.device_count()1>>>torch.cuda.current_device()0>>>torch.cuda.device(0)>>>torch.cuda.get_device_name(0)'GeForceGTX950M'这告诉我们:CUDA可用
更新:此问题与GoogleColab的“笔记本设置:硬件加速器:GPU”有关。此问题是在添加“TPU”选项之前编写的。阅读了多个关于GoogleColaboratory提供免费TeslaK80GPU的激动人心的公告，我尝试运行fast.ai教训它永远不会完成-快速耗尽内存。我开始调查原因。归根结底，“免费TeslaK80”并不是对所有人都“免费”——对某些人来说，只有一小部分是“免费”的。我从加拿大西海岸连接到GoogleColab，但我只获得了0.5GB的本来应该是24GB的GPURAM。其他用户可以使用11GB的GPURAM。显然，对于大多数ML/DL工作来说，0.5GBGPURA
