我想检查一个tensorflow变量，如果它是NaN，则将其设置为零。我该怎么做？以下技巧似乎不起作用:iftf.is_nan(v)isTrue:v=0.0 最佳答案 如果v是0d张量，您可以使用tf.where来测试和更新值:importnumpyasnpv=tf.constant(np.nan)#initializeavariableasnanv=tf.where(tf.is_nan(v),0.,v)withtf.Session()assess:print(sess.run(v))#0.0
我正在完成优达学城深度学习类(class)的作业6。我不确定为什么在这些步骤中使用zip()函数来应用渐变。相关代码如下:#definethelossfunctionlogits=tf.nn.xw_plus_b(tf.concat(0,outputs),w,b)loss=tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,tf.concat(0,train_labels)))#Optimizer.global_step=tf.Variable(0)#staircase=Truemeansthatthelearnin
在配备四核I7和NVIDIAGeForceGT650M的MacbookPro上运行。从virtualenv运行Tensorflow时收到此错误消息。我做错了什么？我正在使用protobuf版本3.2.0{(tensorflow)m:srcsm$pythonPython2.7.10(default,Jul132015,12:05:58)[GCC4.2.1CompatibleAppleLLVM6.1.0(clang-602.0.53)]ondarwinType"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>impor
我正在查看TensorFlow具有的用于处理梯度的示例代码:#Createanoptimizer.opt=GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)#Computethegradientsforalistofvariables.grads_and_vars=opt.compute_gradients(loss,)#grads_and_varsisalistoftuples(gradient,variable).Dowhateveryou#needtothe'gradient'part,forexamplecapthem,etc.capped_
我已经将这个问题作为github问题提出，但被重定向到这里。我看过example用于将在Python中创建和训练的模型导入到Java代码中并用于预测。但是，我在理解实际发生的事情时遇到了一些问题，尤其是在thisblock中。以及156-207行之间的GraphBuilder类声明。有人可以给他们一些解释吗？此外，我知道JavaAPI仍在build中。但是，我很想知道是否有可能看到一些更复杂的示例，如果可能的话，包括:将模型导入Java，然后对模型进行训练使用Tensorflow在Java中从头开始实现、训练、评估、保存和加载模型有没有人有这样的例子，愿意分享一下？感谢您的帮助!干杯，
我有HPC背景，我才刚刚开始学习一般的机器学习，尤其是TensorFlow。我最初惊讶地发现分布式TensorFlow被设计为默认与TCP/IP通信，但事后看来，考虑到谷歌是什么以及它最常用的硬件类型，这是有道理的。我有兴趣在集群上以与MPI并行的方式试验TensorFlow。在我看来，这应该是有利的，因为MPI在没有共享内存的情况下跨机器使用远程直接内存访问(RDMA)，因此延迟应该低得多。所以我的问题是，鉴于TensorFlow和机器学习的日益普及，为什么这种方法似乎没有更普遍？延迟不是瓶颈吗？是否有一些典型的问题已经解决，使得这种解决方案不切实际？以并行方式调用TensorFlo
(抱歉发了这么长的帖子)全部，我想使用预训练Inceptionv3模型的瓶颈特征来预测我的输入图像的分类。在训练模型和预测分类之前，我尝试了3种不同的方法来提取瓶颈特征。我的3种方法产生了不同的瓶颈特征(不仅在值上，甚至在大小上也不同)。方法1和2中我的瓶颈特征的大小:(输入图像的数量)x3x3x2048方法3中我的瓶颈特征的大小:(输入图像的数量)x2048为什么基于Keras的Inceptionv3模型和原生Tensorflow模型的大小不同？我的猜测是，当我在Keras中说include_top=False时，我并没有提取“pool_3/_reshape:0”层。这个对吗？如果是
我正在为我的训练数据使用tensorflow数据集api，为tf.data.Dataset.from_generatorapi使用input_fn和生成器defgenerator():......yield{"x":features},labeldefinput_fn():ds=tf.data.Dataset.from_generator(generator,......)......feature,label=ds.make_one_shot_iterator().get_next()returnfeature,label然后我使用如下代码为我的Estimator创建了一个自定义mo
我一直在使用Tensorflow进行回归。我的神经网络非常小，有10个输入神经元，单层有12个隐藏神经元和5个输出神经元。激活函数是relu成本是产出与实际值(value)之间距离的平方我的神经网络与其他优化器(例如GradientDescent、Adam、Adagrad)一起正确训练。但是，当我尝试使用Adadelta时，神经网络根本无法训练。变量在每一步都保持不变。我尝试了每个可能的初始学习率(从1.0e-6到10)和不同的权重初始化:它总是一样的。有没有人知道发生了什么事？非常感谢 最佳答案 简短回答:不要使用Adadelta
我已经使用pipinstall构建了tensorflowv0.8.0，但是当我尝试任何skflow示例时，由于AttributeError:'module'objecthasnoattribute'datasets'这是因为fromtensorflow.contribimportlearn###Trainingdata#Downloads,unpacksandreadsDBpediadataset.dbpedia=learn.datasets.load_dataset('dbpedia') 最佳答案 很多人都遇到过这种情况。请安装最
