我使用的是Ubuntu16.04。这是tensorflow信息:>>>pipshowtensorflow-gpupipshowtensorflow-gpuName:tensorflow-gpuVersion:1.2.0Summary:TensorFlowhelpsthetensorsflowHome-page:http://tensorflow.org/Author:GoogleInc.Author-email:opensource@google.comLicense:Apache2.0Location:/home/xxxx/anaconda3/envs/tensorflow/lib/
我有一个多层感知器用于预测14个连续值的多输出回归问题。以下是相同的代码片段:#Parameterslearning_rate=0.001training_epochs=1000batch_size=500#NetworkParametersn_hidden_1=32n_hidden_2=200n_hidden_3=200n_hidden_4=256n_input=14n_classes=14#tfGraphinputx=tf.placeholder("float",[None,n_input],name="x")y=tf.placeholder("float",[None,n_cla
我正在尝试使用tensorflow调试错误。当我导入tensorflow时我收到以下错误importtensorflowastfterminatecalledafterthrowinganinstanceof'Xbyak::Error'what():internalerrorAborted(coredumped)这是安装细节操作系统>>Ubuntu14.04安装方法Anaconda>>conda4.4.11(condainstalltensorflow)python3--version>>Python3.6.4::Anaconda,Inc.如果有人有解决此问题的经验或知识，我将不胜感激
我目前在python中有TensorFlow代码，并且正在尝试找到将其添加到Android应用程序的最佳方法。正如我所见，有几个选项可以做到这一点。我一直在研究ML套件(https://developers.google.com/ml-kit/)。但我不确定这是否可行，因为我正在使用一些特定的TensorFlow函数在图中进行计算。例如这两行:t_score=tf.reduce_mean(t_obj)t_grad=tf.gradients(t_score,t_input)[0]这可能与ML套件有关吗？另一种选择是在没有ML套件的情况下使用适用于Java的TensorFlow(精简版)，
编辑：TensorFlow1.3现在包括tf.contrib.resampler对于此操作。Pytorch还支持此操作，如v0.2affine_grid功能。我想知道在TensorFlow中，是否存在官方或自定义函数的函数（或scipy.ndimage.interpaly.map_coordinates，基本上是同一件事）。这个问题是相似的，但答案不是我想要的tf.contrib.image.transform功能执行投影映射和cv2.remap和scipy...map_coordinates执行像素映射。看答案我只是浏览了github存储库，似乎没有实现，tf.contrib.image.t
我创建了一个包装器类，它初始化了一个keras.models.Sequential模型，并且有几个方法可以启动训练过程和监控进度。我在我的main文件中实例化此类并执行训练过程。相当平凡的东西。我的问题是:如何释放由tensorflow分配的所有GPU内存。我尝试了以下但没有成功:importkeras.backend.tensorflow_backendasKwithK.get_session()assess:K.set_session(sess)importtensorflowastffromneural_netimportNeuralNetwithtf.device('/gpu:
因此session配置原型(prototype)有一个device_filters选项，注释为://Whenanyfiltersarepresentsessionswillignorealldeviceswhichdonot//matchthefilters.Eachfiltercanbepartiallyspecified,e.g."/job:ps"//"/job:worker/replica:3",etc.有人对格式有具体的解释吗？例如，我想排除/gpu:0作为选项，因为我用它来运行其他模型。我试过了config=tf.ConfigProto()config.device_filt
我最近开始使用tensorflow，所以我仍在努力学习基础知识。我想创建简单的seq2seq预测。输入是0到1之间的数字列表。输出是来自列表和其余数字乘以第一个。我设法评估了模型性能并优化了权重。我一直在努力的事情是如何使用经过训练的模型进行预测。model_outputs,states=seq2seq.basic_rnn_seq2seq(encoder_inputs,decoder_inputs,rnn_cell.BasicLSTMCell(data_point_dim,state_is_tuple=True))为了生成model_outputs，我需要模型的输入值和输出值，这有利于
我需要计算此question中描述的mAP使用Tensorflow进行对象检测。平均精度(AP)是用于排名集的典型性能度量。AveragePrecision定义为范围S中每个真阳性TP之后的精度分数的平均值。给定范围S=7，以及排名列表(增益向量)G=[1,1,0,1,1,0,0,1,1,0,1,0,0,..]其中1/0分别表示与相关/非相关项目相关的yield:AP=(1/1+2/2+3/4+4/5)/4=0.8875。平均精度(mAP):一组查询的平均精度值的平均值。我得到了5个带有预测的One-Hot张量:prediction_Aprediction_Bprediction_Cp
我是RNN的新手，我正在尝试弄清楚LSTM单元的细节以及它们与TensorFlow的关系:ColahGitHub与TensorFlow相比，GitHub网站的示例是否使用相同的LSTM单元？我在TensorFlow网站上得到的唯一信息是基本LSTM单元使用以下架构:Paper如果它是相同的架构，那么我可以手动计算LSTM单元的数字并查看它是否匹配。此外，当我们在tensorflow中设置一个基本的LSTM单元时，它会根据以下参数接收num_units:TensorFlowdocumentationtf.nn.rnn_cell.GRUCell.__init__(num_units,inp
