我正在试用tensorflowKeras后端。它不断将这些过于冗长的消息打印到终端，这会破坏probar记录器的输出。比如下面的。h1/2004608/3629568[..............................]-ETA:849s-loss:1.1816Itensorflow/core/common_runtime/gpu/pool_allocator.cc:244]PoolAllocator:After4208getrequests,put_count=4193evicted_count=1000eviction_rate=0.238493andunsatisfie
使用带有负inf输入的tf.maximum如下:tf.maximum(-math.inf,-math.inf).eval()给出预期结果-inf但是，tf.reduce_max，在相同的输入上:tf.reduce_max([-math.inf,-math.inf]).eval()给出:-3.40282e+38，这是最小的float32。对于正无穷大输入，两个函数都会产生inf。这是错误吗？ 最佳答案 这原来是Eigen中的一个错误，它已经被修复并推送到TensorFlow。可以在此处跟踪问题:https://github.com/t
我想使用keras框架构建和训练神经网络。我将keras配置为使用Tensorflow作为后端。在我用keras训练模型后，我尝试只使用Tensorflow。我可以访问session并获取tensorflow图。但是我不知道如何使用tensorflow图来进行预测。我用下面的教程搭建了一个网络http://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/在train()方法中，我仅使用keras构建和训练模型并保存keras和tensorflow模型在eval()方法中这是我的代码:fromke
我正在尝试获取TensorFlow对象检测APIhttps://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection按照安装说明在Windows上工作https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection这似乎适用于Linux/Mac。如果我将脚本放在我将上述repo克隆到的目录中，我只能让它工作。如果我将脚本放在任何其他目录中，我会收到此错误:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'u
我正在尝试训练this建议的模型研究论文，其中我将卷积层的一半过滤器设置为Gabor过滤器，其余是默认初始化的随机权重。通常，如果我必须将层设置为不可训练，我将trainable属性设置为False。但在这里我只需要卡住一层的一半过滤器，我不知道该怎么做。任何帮助将非常感激。我正在使用带有Tensorflow后端的Keras。 最佳答案 如何制作两个获得相同输入和(几乎)相同参数的卷积层？因此，其中一层在初始化时可通过随机权重进行训练，而另一层不可通过gabor滤波器进行训练。然后您可以将两个层的输出合并在一起，看起来就像是一个卷积
最近，我想将我的Python库移动到一个pendrive中，以便在我的工作站和笔记本电脑之间切换时保持所有库不变。(另外，如果我更新一个，它也会在另一个上更新。)为此，我在我的pendrive上安装了一个tensorflow-gpu版本(我的笔记本电脑没有GPU)。在PC(它检测并使用我的GPU没有问题)和笔记本电脑(它自动使用我的CPU)上一切正常，没有问题。这就是我的问题所在。和有什么区别tensorflow-gpu只是tensorflow?(因为当没有找到GPU时，tensorflow-gpu会自动使用CPU版本。)区别仅在于GPU支持吗？那为什么要有非GPU版本的tensorf
在下面的神经网络训练的Keras和Tensorflow实现中，keras实现中的model.train_on_batch([x],[y])与sess有何不同。run([train_optimizer,cross_entropy,accuracy_op],feed_dict=feed_dict)在Tensorflow实现中？特别是:这两行如何导致训练中的不同计算？:keras_version.pyinput_x=Input(shape=input_shape,name="x")c=Dense(num_classes,activation="softmax")(input_x)model=
是否有可微分(即自动微分)的Tensorflow操作的主列表？另外两种表达方式:未设置ops.NoGradient的操作列表。不会触发LookupError的操作列表。例如，我假设所有控制流操作都是不可微分的(例如，tf.where)。除了通过tf.gradients手动运行它们以查看它们是否抛出LookupError之外，我该如何找到它。“常识”不是有效答案。谢谢。编辑:tf.where是可微分的，所以我的直觉是错误的。也许这里正确的问题是Tensorflow中的哪些操作不可可微分。谢谢。 最佳答案 我已经使用Python代码设计
我有两个大小为[batch_size,seq_length,2]的序列张量。我想计算张量之间的平均欧氏距离。执行此操作的优雅方法是什么？ 最佳答案 给定两个张量A和B，每个张量的形状都是[batch_size,seq_length,2]，您可以计算欧氏距离(L2范数)使用tf.norm:l2_norm=tf.norm(A-B,ord='euclidean') 关于python-Tensorflow中的平均欧氏距离，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我是Python和Tensorflow的新手。我正在尝试从TensorflowObjectDetectionAPI运行对象检测教程文件,但是当检测到对象时，我找不到在哪里可以获得边界框的坐标。相关代码:#Thefollowingprocessingisonlyforsingleimagedetection_boxes=tf.squeeze(tensor_dict['detection_boxes'],[0])detection_masks=tf.squeeze(tensor_dict['detection_masks'],[0])我假设绘制边界框的地方是这样的:#Visualizati
