我正在使用ubuntu16、python3、tf-GPU和keras。由于cuda错误，我降级到tf1.4，如解释的那样here但是现在我得到了这个错误TypeError:softmax()gotanunexpectedkeywordargument'axis'似乎这是一个APIchange在tensorflow和新的keras中不适合旧的tf.我找不到与tf1.4gpu一起使用的正确keras版本。什么是正确的？ 最佳答案 Keras-Tensorflow版本兼容性是我自己遇到过很多次的常见问题。我将这个compatibility
关于http://cs231n.github.io/neural-networks-2/有人提到，对于卷积神经网络，首选使用均值减法和归一化技术对数据进行预处理。我只是想知道如何最好地使用Tensorflow。均值减法X-=np.mean(X)规范化X/=np.std(X,axis=0) 最佳答案 你在找tf.image.per_image_whitening(image)如果你使用Tensorflow版本tf.image.per_image_standardization(image)否则。Linearlyscalesimaget
我正在从一个已保存的模型中加载，我希望能够重置一个tensorflow优化器，例如Adam优化器。理想情况下是这样的:sess.run([tf.initialize_variables(Adamopt)])或sess.run([Adamopt.reset])我曾尝试寻找答案，但尚未找到任何方法。这是我发现的没有解决问题的内容:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/634InTensorFlowisthereanywaytojustinitializeuninitialisedvariables?Tensorflow:UsingA
如何沿第二轴对25x5x5矩阵(张量)进行argsort？本质上，我正在寻找与numpy的argsort等效的tensorflow(函数或方法)，例如np.argsort(矩阵,2)。 最佳答案 在您的情况下，您可能会使用返回最高k值的top_k。k可以是一维向量，定义每个维度“顶部”的值数。在你的情况下，如果你想要第二个轴集k=[0,5,0]可能会这样做。tf.nn.top_k(matrix,k=[0,5,0],sorted=True)不过我没有运行它。希望这有帮助 关于python-
我正在使用inceptionv3和tensorflow来识别图像中的一些对象。但是，它只是创建了一个可能对象的列表，我需要它来告知它们在图像中的位置。我正在学习鲜花教程:https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/how_tos/image_retraining/index.htmlbazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain--image_dir~/flower_photos 最佳答案 Inception是一个分类网络，而不是定位
我有一个在Gensim中训练的Word2Vec模型。我如何在Tensorflow中将它用于WordEmbeddings。我不想在Tensorflow中从头开始训练嵌入。有人可以用一些示例代码告诉我如何做到这一点吗？ 最佳答案 假设您有一个字典和一个inverse_dict列表，列表中的索引对应于最常用的单词:vocab={'hello':0,'world':2,'neural':1,'networks':3}inv_dict=['hello','neural','world','networks']注意inverse_dict索引如
首先这是一个tensorflow1.x和tensorflow2.x的一个冲突，很多tensorflow1.x的包都被删除和移动到别的地方，网上面最多的做法就是降级，降级了不是可能会引发更多的冲突吗，我不是很理解，也有可能是我技术不到家，还没法领悟。下面我将演示自己的改python额外安装包源码的过程。这是在tf2.x的状态：fromtensorflow.contrib.crfimportviterbi_decodeTraceback(mostrecentcalllast): File"C:\Users\csdn\.conda\envs\lastner\Lib\site-packages\foo
我在Tensorflow中设置了一个CNN，我在其中使用TFRecordReader读取我的数据。它运行良好，但我想做一些比tf.image函数提供的更多的预处理和数据扩充。我特别想做一些随机缩放。是否可以在Numpy中处理Tensorflow张量？或者我是否需要删除TFRecordReader而在Numpy中进行所有预处理并使用feed_dict提供数据？我怀疑feed_dict方法在图像训练时很慢，但我可能错了？ 最佳答案 如果您可以创建自定义I/O管道，使用一个或多个线程从TensorFlow取回中间结果，应用任意Python
在ipython中，我导入了tensorflow作为tf和numpy作为np并创建了一个TensorFlowInteractiveSession。当我使用numpy输入运行或初始化一些正态分布时，一切运行良好:some_test=tf.constant(np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=(2,2)))session.run(some_test)返回:array([[-0.04152317,0.19786302],[-0.68232622,-0.23439092]])正如预期的那样。...但是当我使用Tensorflow正态分布函数时:som
我在JupyterNotebook中使用Keras训练神经网络时遇到问题。我创建了一个具有多个隐藏层的顺序模型。训练模型并保存结果后，我想删除该模型并在同一session中创建一个新模型，因为我有一个for循环来检查不同参数的结果。但是据我了解我得到的错误，当我改变参数时，当我循环时，我只是向模型添加层(即使我在循环内用network=Sequential()再次初始化它).所以我的问题是，我怎样才能完全清除以前的模型，或者我怎样才能在同一个session中初始化一个全新的模型？ 最佳答案 keras.backend.clear_s
