我正在使用Tensorflow1.4版，我想调试我的train()函数。在此链接中https://www.tensorflow.org/programmers_guide/debugger#debugging_tf-learn_estimators_and_experimentstf.contrib.learnEstimators有一种方法可以做到这一点，但我找不到一种方法来使其适应(1.4版中的新功能)tf.estimator.这是我试过的:fromtensorflow.pythonimportdebugastf_debug#Createanestimatormy_estimator

我想用tf.estimator.Estimator管理我的训练但与tf.data一起使用时会遇到一些麻烦API。我有这样的东西:defmodel_fn(features,labels,params,mode):#Definesmodel'sops.#Initializeswithtf.train.Scaffold.#Returnsantf.estimator.EstimatorSpec.definput_fn():dataset=tf.data.TextLineDataset("test.txt")#map,shuffle,padded_batch,etc.iterator=datas

我有一个黑色背景和白色线条的二维绘图(从Autocad导出)，我想创建一个保留线条的缩略图，使用PythonPILlibrary.但是我用'thumbnail'方法得到的只是一张散布着白点的黑色图片。请注意，如果我将图像放入固定宽度的IMG标签中，我会得到我想要的(但图像已完全加载)。在您发表评论后，这是我的示例代码:fromPILimportImagefn='filename.gif'im=Image(fn)im.convert('RGB')im.thumbnail((300,300),Image.ANTIALIAS)im.save('newfilename.png','PNG')我

在训练预先设定的估算器时，打印精度指标以及损失的最简单方法是什么？大多数教程和文档似乎都在解决您何时创建自定义估算器的问题——如果打算使用其中一个可用的估算器，这似乎有点过分了。tf.contrib.learn有一些(现已弃用)监视器Hook。TF现在建议使用hookAPI，但它似乎实际上并没有附带任何可以利用标签和预测来生成准确度数字的东西。 最佳答案 您是否尝试过tf.contrib.estimator.add_metrics(estimator,metric_fn)(doc)？它需要一个初始化的估计器(可以预先封装)并向其添加

我正在尝试向使用新的tf.estimatorAPI的模型添加一些TensorBoard日志记录。我有一个像这样设置的钩子(Hook):summary_hook=tf.train.SummarySaverHook(save_secs=2,output_dir=MODEL_DIR,summary_op=tf.summary.merge_all())#...classifier.train(input_fn,steps=1000,hooks=[summary_hook])在我的model_fn中，我还创建了一个summary-defmodel_fn(features,labels,mode)

按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。我想构建一个主要执行以下操作的机器人:倾听房间内的声音并与用户互动并鼓励他们PM机器人。一旦用户发送了PMed，机器人就会使用各种AI技术与客户互动。我应该只使用python中的IRC库或套接字，还是我需要更多的机器人框架。你会怎么做？谢谢!这是我目前正在使用的代码，但是，我还没有让它工作。#!/usr/bin/pythonimportsocketnetw

任务我想使用Python对XML数据进行全文搜索。示例数据someelementsomeotherelementsomeelementothernestedelement基本功能我想要的最基本的功能是在XPath(“/elements/elem”)中搜索“other”至少匹配元素的ID属性值(elem2)和嵌套元素(elem3,nested1)或匹配的XPath。理想的功能解决方案应该灵活且可扩展。我正在寻找这些功能的可能组合:搜索嵌套元素(无限深度)搜索属性搜索句子和段落使用通配符搜索使用模糊匹配进行搜索返回精准匹配信息大型XML文件的良好搜索速度问题我不期望一个具有所有理想功能的解

我正在尝试在PySparkMLlib中构建一个简单的自定义Estimator。我有here可以编写自定义Transformer，但我不确定如何在Estimator上执行此操作。我也不明白@keyword_only的作用以及为什么我需要这么多的setter和getter。Scikit-learn似乎有适合自定义模型的文档(seehere)，但PySpark没有。示例模型的伪代码:classNormalDeviation():def__init__(self,threshold=3):deffit(x,y=None):self.model={'mean':x.mean(),'std':x.

有没有关于export_savedmodel的教程？我已经经历了thisarticle在tensorflow.org和unittestcode在github.com上，仍然不知道如何构造函数export_savedmodel的参数serving_input_fn 最佳答案 这样做:your_feature_spec={"some_feature":tf.FixedLenFeature([],dtype=tf.string,default_value=""),"some_feature":tf.VarLenFeature(dtype=

我正在尝试使用我自己的数据集和类对在imagenet上预训练的Inception-resnetv2模型进行迁移学习。我的原始代码库是对tf.slim的修改我再也找不到的示例，现在我正在尝试使用tf.estimator.*重写相同的代码框架。然而，我遇到了从预训练检查点仅加载一些权重，并使用默认初始化器初始化其余层的问题。研究问题，我发现thisGitHubissue和thisquestion,都提到需要使用tf.train.init_from_checkpoint在我的model_fn.我试过了，但鉴于两者都缺乏示例，我想我弄错了。这是我的最小示例:importsysimportoso