概览我按照以下指南编写了TFRecords，其中我使用了tf.Transform来预处理我的功能。现在，我想部署我的模型，为此我需要对实时数据应用此预处理功能。我的方法首先，假设我有两个特征:features=['amount','age']我有来自ApacheBeam的transform_fn，位于working_dir=gs://path-to-transform-fn/然后我使用以下方法加载转换函数:tf_transform_output=tft.TFTransformOutput(working_dir)我认为在生产中提供服务的最简单方法是获取经过处理的数据的numpy数组，然
我花了几个小时尝试设置Tensorflow-hub模块“UniversalSentenceEncoder”的Tensorflow服务。这里有一个类似的问题:Howtomakethetensorflowhubembeddingsservableusingtensorflowserving?我一直在Windows机器上执行此操作。这是我用来构建模型的代码:importtensorflowastfimporttensorflow_hubashubMODEL_NAME='test'VERSION=1SERVE_PATH='./models/{}/{}'.format(MODEL_NAME,VE
我试过这个:>>>importtensorflowastf>>>mul=tf.multiply(50,100)>>>div=tf.divide(mul,50)>>>mul>>>div>>>importtensorflowastf>>>x=50>>>mul=tf.multiply(x,100)>>>div=tf.divide(mul,50)>>>mul>>>div我没有看到任何数字。我想通过tensorflow获取完成的百分比。请让我知道我在这里缺少什么。即使在我尝试评估时，我也会遇到基于session的错误。确实需要建立session，但是不知道怎么在里面调用。如果我遗漏了什么，请告诉
我正在尝试安装支持GPU的tensorflow。我尝试了以下链接中的信息https://www.tensorflow.org/install/install_windowsCUDA®工具包8.0cuDNNv6.0具有CUDAComputeCapability3.0的GPU卡-GeForce940MX然后使用pip3install--upgradetensorflow-gpu安装tensorflow。但是我在尝试导入tensorflow时遇到以下错误。Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\Research\Python_installation\li
我对机器学习比较陌生，目前几乎没有开发它的经验。所以我的问题是:在训练和评估来自tensorflowtutorial的cifar10数据集之后我想知道如何使用示例图像对其进行测试？我可以训练和评估Imagenettutorialfromthecaffemachine-learningframework并且使用pythonAPI在自定义应用程序上使用经过训练的模型相对容易。如有任何帮助，我们将不胜感激! 最佳答案 这不是问题的100%答案，但它是一种类似的解决方法，基于问题评论中建议的MNISTNN训练示例。基于TensorFlowb
我正在尝试使用RNN解决可变长度多变量序列分类问题。我定义了以下函数来获取序列的输出(即在输入序列的最终输入后RNN单元的输出)defget_sequence_output(x_sequence,initial_hidden_state):previous_hidden_state=initial_hidden_stateforx_singleinx_sequence:hidden_state=gru_unit(previous_hidden_state,x_single)previous_hidden_state=hidden_statefinal_hidden_state=hi
我正在创建一个卷积稀疏自动编码器，我需要将一个充满值的4D矩阵(其形状为[samples,N,N,D])转换为一个稀疏矩阵。对于每个样本，我都有DNxN特征图。我想将每个NxN特征图转换为稀疏矩阵，其中最大值映射到1，所有其他值映射到0。我不想在运行时执行此操作，而是在图形声明期间执行此操作(因为我需要使用生成的稀疏矩阵作为其他图形操作的输入)，但我不明白如何获取索引来构建稀疏矩阵。 最佳答案 您可以使用tf.where和tf.gather_nd来做到这一点:importnumpyasnpimporttensorflowastf#M
我有一个随训练迭代而变化的变量。该变量不作为计算图的一部分进行计算。是否可以将其添加到tensorflow摘要中以便与损失函数一起可视化？ 最佳答案 是的，您可以在图表之外创建摘要。这是一个在图表之外创建摘要的示例(不是作为TF操作):output_path="/tmp/myTest"summary_writer=tf.summary.FileWriter(output_path)forxinrange(100):myVar=2*xsummary=tf.Summary()summary.value.add(tag='myVar',s
我想根据索引在张量中赋值。例如，根据tf.nn.max_pool_with_argmax的pooling值和对应的指标输出，我想将这些池值与索引一起放回原始的非池化张量中。我发现tf.nn.max_pool_with_argmax的输出索引被展平了。一个问题:如何将它们分解回Tensorflow中的坐标？另一个问题:在给定索引的情况下，如何将池化张量的每个值分配给原始非池化张量在Tensorflow中的位置？非常感谢。我试图编写代码来实现这一点，但我只能使用numpy。我不知道如何在tf.nn.max_pool_with_argmax之后获取扁平化索引并分配到Tensorflow中的u
我已经安装了tensorflow模块，它可以在PyCharm中运行。但是，我希望它具有代码完成功能。目前我这样做:importtensorflowastfhello=tf.constant("Hello,Tensorflow!")但是，当我键入“tf”时，PyCharm不建议或自动完成功能这可以自动完成还是我遗漏了什么？我使用的是Windows10。Tensorflow是native安装的。 最佳答案 在2个或更多显示器上工作时，请注意您是否不在编辑器的底部。弹出窗口(包括自动完成的)在那里消失。看这个https://youtrac
