我正在做一个通过Tensorflow提升(4层DNN到5层DNN)的例子。我在TF中使用保存session和恢复来实现它，因为TFtute中有一个简短的段落:'例如，你可能已经训练了一个4层的神经网络，现在你想训练一个5层的新模型，将先前训练模型的4层的参数恢复到新模型的前4层。'，tensorflowtute在https://www.tensorflow.org/how_tos/variables/中受到启发.但是，我发现当检查点保存4层参数时，没有人问过如何使用“恢复”，但我们需要将其放入5层，这引起了一个危险信号。用真实的代码制作，我制作了withtf.name_scope('f
我正在尝试生成一个随机变量并使用它两次。但是，当我第二次使用它时，生成器创建了第二个与第一个不相同的随机变量。下面是演示代码:importnumpyasnpimporttensorflowastf#Arandomvariablerand_var_1=tf.random_uniform([5],0,10,dtype=tf.int32,seed=0)rand_var_2=tf.random_uniform([5],0,10,dtype=tf.int32,seed=0)#Op1z1=tf.add(rand_var_1,rand_var_2)#Op2z2=tf.add(rand_var_1,r
我在我的PC上运行cifar10网络，在完成训练和运行评估脚本后出现以下错误:2016-06-0114:37:14.238317:precision@1=0.000Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inrunfile('/home/kang/Documents/work_code_PC1/py_tensorflow_learning/cifar10CNN_test/cifar10_eval_test.py',wdir='/home/kang/Documents/work_code_PC1/py_tensorflow_learning/
在TensorFlow中，tf.layers和tf.contrib.layers共享很多功能(标准2D卷积层、批量归一化层等)。这两者之间的区别仅仅是contrib.layers包仍然是实验性的，而layers包被认为是稳定的吗？或者一个正在被另一个取代？其他区别？为什么这两个是分开的？ 最佳答案 您已经回答了自己的问题。tf.contrib官方文档中的描述命名空间是:contribmodulecontainingvolatileorexperimentalcode.因此tf.contrib保留用于实验性功能。此namespace中
我想用python编写一个TensorFlowop，但我希望它是可微的(以便能够计算梯度)。这个问题问如何用python写一个op，答案建议使用py_func(没有梯度):Tensorflow:WritinganOpinPythonTF文档描述了如何仅从C++代码开始添加操作:https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/how_tos/adding_an_op/index.html在我的例子中，我正在制作原型(prototype)，所以我不关心它是否在GPU上运行，我也不关心它是否可以从TFpythonAPI以外的任何地方使用。
在使用tensorflow进行多类分类时，有没有办法获得每类精度或召回率。例如，如果我有每个批处理的y_true和y_pred，如果我有2个以上的类，是否有一种功能性方法可以获得每个类的精度或召回率。 最佳答案 这是一个适用于我的n=6类问题的解决方案。如果你有更多的类，这个解决方案可能会很慢，你应该使用某种映射而不是循环。假设您在张量labels行中有一个热编码类标签，在张量labels中有对数(或后验)。然后，如果n是类的数量，试试这个:y_true=tf.argmax(labels,1)y_pred=tf.argmax(log
过去3天，我正在尝试让一个简单的CNN进行训练。首先，我设置了一个输入管道/队列配置，用于从目录树读取图像并准备批处理。我在这个link得到了代码.所以，我现在有train_image_batch和train_label_batch，我需要将它们提供给我的CNN。train_image_batch,train_label_batch=tf.train.batch([train_image,train_label],batch_size=BATCH_SIZE#,num_threads=1)我不知道怎么做。我正在使用此link中给出的CNN代码.#InputLayerinput_layer
我已经重新安装了Anaconda2。当'python-c'importtensorflow''时出现以下错误ImportError:/home/jj/anaconda2/bin/../lib/libstdc++.so.6:version`CXXABI_1.3.8'notfound(requiredby/home/jj/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so)环境CUDA8.0cuDNN5.1海湾合作委员会5.4.1tensorflowr0.10Anaconda2:4.2以
在tensorflow中，我想从随机角度旋转图像，以进行数据扩充。但我没有在tf.image模块中找到这种转换。 最佳答案 这可以在tensorflownow中完成:tf.contrib.image.rotate(images,degrees*math.pi/180,interpolation='BILINEAR') 关于python-tensorflow:如何旋转图像以进行数据增强？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://s
我的问题和问题在两段代码下面说明。损失函数defloss(labels,logits,sequence_lengths,label_lengths,logit_lengths):scores=[]foriinxrange(runner.batch_size):sequence_length=sequence_lengths[i]forjinxrange(length):label_length=label_lengths[i,j]logit_length=logit_lengths[i,j]#gettopkindicesargmax_k(labels[i,j,0,:],label_le
