具体来说，当使用TensorFlow以OOP风格构建我的模型时，我应该在哪里构建图表？我应该在哪里开始session来运行图形？这种情况下的最佳做法是什么？在TensorFlowMechanics101，MNIST示例只是简单地在模块mnist.py中定义了inference、loss和training函数并构建fully_connected_feed.py中的图表。但在我看来，图实际上是模型的一部分，应该构建在模型内部，也许在它的__init__方法中。我在其modelzoo中看到许多其他模型使用TensorFlow每个人都有自己的做法，所以我在这里有点困惑。使用TensorFlow
Tensorflow曾经在我的电脑上运行。但是现在，当我尝试importtensorflow时，python本身会出错。我没有收到回溯电话来告诉我错误是什么。我收到一个窗口提示“Python已停止工作”。当我单击“调试”时，我得到的只是“python.exe中出现未处理的win32异常”。我从来没有遇到过一个python包实际上为我错误出python本身，如果我没有安装正确的东西，我总是会遇到python抛出的回溯错误。我已尝试卸载并重新安装tensorflow(有效地从1.7.0更新到1.12.0)，但这没有帮助。我不确定如何寻找这个问题的解决方案，因为除了上面非常通用的错误消息之外
我被以下之间明显的不一致所困扰:来自keras.preprocessing的图像大小调整功能，它们是PIL函数的包装器TensorFlow的tf.image中的图像大小调整函数。我正在使用Keras(实际上是使用tf.keras，但这并不重要)为计算机视觉任务训练深度学习模型。然后，我使用TF服务为模型提供服务，这要求我将图像作为编码字节字符串发送到模型，在通过模型图之前使用tf.image.decode_png对它们进行解码。当我调整图像大小时出现问题。与tf.image相比，使用双线性插值(或任何其他方法)调整大小会在PIL中给出不同的结果，以至于模型的分类会根据函数的不同而变化我
我正在尝试使用tensorflowLSTMmodel进行下一个单词预测。如本relatedquestion中所述(没有可接受的答案)该示例包含用于提取下一个单词概率的伪代码:lstm=rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)#InitialstateoftheLSTMmemory.state=tf.zeros([batch_size,lstm.state_size])loss=0.0forcurrent_batch_of_wordsinwords_in_dataset:#Thevalueofstateisupdatedafterprocessingeachba
我已经导出了一个SavedModel，现在我可以将其重新加载并进行预测。它使用以下特征和标签进行训练:F1:FLOAT32F2:FLOAT32F3:FLOAT32L1:FLOAT32假设我想输入值20.9,1.8,0.9得到一个FLOAT32预测。我该如何做到这一点？我已成功加载模型，但我不确定如何访问它以进行预测调用。withtf.Session(graph=tf.Graph())assess:tf.saved_model.loader.load(sess,[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],"/job/export/Servo/150372
我有一个tensorflow.pb文件，我想将其加载到pythonDNN中，恢复图表并获得预测。我这样做是为了测试创建的.pb文件是否可以做出类似于普通Saver.save()模型的预测。我的基本问题是，当我使用上述.pb文件在Android上进行预测时，得到的预测值非常不同我的.pb文件创建代码:frozen_graph=tf.graph_util.convert_variables_to_constants(session,session.graph_def,['outputLayer/Softmax'])withopen('frozen_model.pb','wb')asf:f.
我一直在尝试将1750*1750图像输入Tensorflow，但在使用tf.image.decode_jpeg()函数将图像转换为Tensor后，我不知道如何标记和输入数据。目前，我的代码是:importtensorflowastfimportnumpyasnpimportimageflowimportos,globsess=tf.InteractiveSession()defread_jpeg(filename_queue):reader=tf.WholeFileReader()key,value=reader.read(filename_queue)my_img=tf.image.
我正在尝试关注theseinstructionssudoapt-getinstallpython-pippython-devsudopipinstalltensorflowuser@user-VirtualBox:~$sudopipinstalltensorflowDownloading/unpackingtensorflowCouldnotfindanydownloadsthatsatisfytherequirementtensorflowCleaningup...NodistributionsatallfoundfortensorflowStoringdebuglogforfail
我知道在TensorFlow中，tf.string张量基本上是一个字节串。我需要对存储在队列中的文件名进行一些操作tf.train.string_input_producer().下面显示了一个小片段:key,value=reader.read(filename_queue)filename=value.eval(session=sess)print(filename)然而，作为一个字节字符串，它给出如下输出:b'\xff\xd8\xff\xe0\x00\x10JFIF\x00\x01\x01\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x00\xff\xdb\x00C\x00\x
我按照这里的例子:https://www.youtube.com/watch?v=MoMjIwGSFVQ并使用网络摄像头进行对象检测。但是我已经将我的网络摄像头切换为使用来自IP摄像机的rtsp流，我认为它正在流式传输H264现在我注意到大约有30秒视频滞后，而且视频有时非常停止。这是执行主要处理的python代码:importcv2cap=cv2.VideoCapture("rtsp://192.168.200.1:5544/stream1")#Runningthetensorflowsessionwithdetection_graph.as_default():withtf.Ses
