我在使用Python2.7的Tensorflow1.3.0中实现DNNClassifier时遇到错误。我从Tensorflowtf.estimatorQuickstart教程中获得了示例代码，我想使用我自己的数据集运行它:3D坐标和10个不同的类(int标签)。这是我的实现:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-defReadLabels(file):#loadthelabelsfromtestfileherelabelFile=open(file,"r")Label=labelFile.readlines();returnL=[[Label[i
请问目前数据集的API是否允许实现过采样算法？我处理高度不平衡的类(Class)问题。我在想在数据集解析过程中对特定类进行过度采样会很好，即在线生成。我已经看到了rejection_resample函数的实现，但是这会删除样本而不是复制它们，并且它会减慢批处理生成的速度(当目标分布与初始分布有很大不同时)。我想实现的是:举个例子，看看它的类概率决定是否复制它。然后调用dataset.shuffle(...)dataset.batch(...)得到迭代器。最好的(在我看来)方法是对低概率类别进行过度采样，并对最可能的类别进行子采样。我想在线进行，因为它更灵活。
TLDR；我的问题是如何从TFRecords加载压缩视频帧。我正在建立一个数据管道，用于在大型视频数据集(Kinetics)上训练深度学习模型。为此，我使用了TensorFlow，更具体地说是tf.data.Dataset和TFRecordDataset结构。由于数据集包含约30万个10秒的视频，因此需要处理大量数据。在训练期间，我想从视频中随机抽取64个连续帧，因此快速随机抽样很重要。为实现这一点，在训练期间有许多可能的数据加载场景:来自视频的示例。使用ffmpeg或OpenCV加载视频和示例帧。不太理想，因为在视频中搜索很棘手，而且解码视频流比解码JPG慢得多。JPG图像。通过将所
我只是运行以下命令来创建一个Conda环境:condacreate-ntensorflowpython=3.5但是，我现在想删除它。当我尝试这样做时:condaremove-ntensorflow或condaremove--nametensorflow我收到以下错误:CondaValueError:nopackagenamessupplied,try"condaremove-h"formoredetails但是，如果我尝试查看我有哪些环境，我可以看到:base*C:\Users\Me\Anaconda3flask_envC:\Users\Me\Anaconda3\envs\flask_
我正在尝试在TensorFlow中实现最大利润损失。这个想法是我有一些积极的例子，我对一些消极的例子进行了采样，并想计算类似的东西其中B是我的批处理大小，N是我要使用的负样本数。我是tensorflow的新手，我发现实现它很棘手。我的模型计算了一个维度为B*(N+1)的向量，我在其中交替使用正样本和负样本。例如，对于批量大小为2和2个负示例的向量，我有一个大小为6的向量，第一个正示例的分数在索引0处，第二个正示例在位置3的分数，负示例的分数在位置1、2、4和5。理想的情况是获取像[1,0,0,1,0,0]这样的值。我能想到的是以下，使用while和条件:#Functionforcomp
我有一个错误，我找不到原因。这是代码:withtf.Graph().as_default():global_step=tf.Variable(0,trainable=False)images=tf.placeholder(tf.float32,shape=[FLAGS.batch_size,33,33,1])labels=tf.placeholder(tf.float32,shape=[FLAGS.batch_size,21,21,1])logits=inference(images)losses=loss(logits,labels)train_op=train(losses,glo
我看到一起转置和reshape会有帮助，但我不知道如何使用。例如。dimshuffle(0,'x')使用transpose和reshape相当于什么？或者，还有更好的方法？谢谢。 最佳答案 在TensorFlow中实现Theano的dimshuffle有三个相关操作:tf.transpose()用于置换张量的维度。如果在dimshuffle的参数中指定的模式是输入张量维度的排列(即没有'x'或缺少维度)，您可以使用tf.transpose()来实现dimshuffle()。tf.expand_dims()用于向张量添加一个或多个si
我想让我的模型的输入图像(张量)向上/向下或向右/向左移动，然后填充。例如，如果原始图像是如下所示的3x3，123456789然后，如果我向左移动，230560890我发现Tensorflow中有图像旋转功能，但我找不到平移或移位功能。如果有内置功能，请告诉我，或建议实现方式。 最佳答案 我基于tf.contrib.image.transform编写了一个函数来执行此操作:https://gist.github.com/astromme/8116a154be8dae5528f33669e490c19a##Tensorflowimag
我需要计算Frobenius范数，以便使用TensorFlow框架实现此公式:其中w是一个50行100列的矩阵。我试着写点东西，但我不明白如何填写axis参数。tf.pow(tf.norm(x,ord='fro',axis=?),2)根据TensorFlowdocs我必须使用2元组(或2列表)，因为它确定要在其上计算矩阵范数的张量中的轴，但我只需要一个普通的Frobenius范数。例如，在SciPy中，我可以在不指定任何轴的情况下执行此操作。那么，我应该使用什么作为axis来模拟SciPy函数？ 最佳答案 所以Frobenius范数
系统信息:1.1.0、GPU、Windows、Python3.5，代码在ipython控制台中运行。我正在尝试运行两个不同的Tensorflowsession，一个在GPU上(执行一些批处理工作)，一个在我用于快速测试的CPU上，另一个运行。问题是，当我生成第二个session并指定withtf.device('/cpu:0')时，该session会尝试分配GPU内存并使我的另一个session崩溃。我的代码:importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=""importtimeimporttensorflowastfwithtf.device(
