您可以使用tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("tensor_name:0")按名称获取张量但是你能得到一个操作，比如Optimizer.minimize，或者一个队列上的enqueue操作吗？在我的第一个模型中，我从build_model函数返回了我需要的所有张量和操作。但是张量列表变得丑陋了。在后来的模型中，我将所有张量和操作都放入字典中以便于访问。这一次，我想我只是在需要时按名称查找张量，但我不知道如何使用ops做到这一点。或者有更好的方法吗？我发现到处都需要各种张量和操作。训练、推理代码、测试用例，因此需要一种很好的标准方式来访问
我想在Tensorflow上为我的网络编写一个新的优化算法。我希望执行LevenbergMarquardtoptimizationalgorithm，现在已从TFAPI中排除。我发现关于如何编写自定义优化器的文档很差，所以我问是否有人可以给我任何建议。谢谢。 最佳答案 最简单的优化器示例可能是gradientdescentoptimizer.它显示了如何创建基本optimizerclass的实例。.优化器基类文档解释了这些方法的作用。优化器的python端向图中添加了新节点，用于计算和应用反向传播的梯度。它提供传递给操作的参数并执行
我试图将不同大小的图像保存到tf记录中。我发现即使图像大小不同，我仍然可以使用FixedLenFeature加载它们。通过检查FixedLenFeature和VarLenFeature上的文档，我发现不同之处似乎在于VarLenFeauture返回了一个稀疏张量。谁能说明一些应该使用FixedLenFeature或VarLenFeature的情况？ 最佳答案 您可以加载图像可能是因为您使用功能类型tf.train.BytesList()保存了它们，并且整个图像数据是列表中的一个大字节值。如果我是对的，您正在使用tf.decode_r
按照安装TensorFlowforWindows指南https://www.tensorflow.org/install/install_windows,执行后C:\>pip3install--upgradetensorflow我收到以下错误:'pip3'isnotrecognizedasaninternalorexternalcommand,看起来pip3根本无法识别(尽管设置了python的路径) 最佳答案 运行以下命令python-mpipinstall--upgradetensorflow假设python正在运行，应该安装T
我想知道是否有一种简单的方法可以计算两个向量(即一维张量)的点积并在tensorflow中返回一个标量值。给定两个向量X=(x1,...,xn)和Y=(y1,...,yn)，点积为点(X,Y)=x1*y1+...+xn*yn我知道可以通过首先将向量X和Y广播到二维张量然后使用tf.matmul来实现这一点。但是，结果是一个矩阵，而我是在一个标量之后。是否有像tf.matmul这样的特定于向量的运算符？ 最佳答案 计算两个张量(向量是一维张量)之间的点积的最简单方法之一是使用tf.tensordota=tf.placeholder(t
我有一个使用Keras和Tensorflow作为后端训练的模型，但现在我需要将我的模型转换为某个应用程序的tensorflow图。我试图这样做并做出预测以确保它正常工作，但是当与从model.predict()收集的结果进行比较时，我得到了非常不同的值。例如:fromkeras.modelsimportload_modelimporttensorflowastfmodel=load_model('model_file.h5')x_placeholder=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,7214,1))y=model(x_placeholder
我还敢问吗？在这一点上，这是一项新技术，以至于我找不到解决这个看似简单的错误的方法。我要学习的教程可以在这里找到-http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts我确实将所有代码复制并粘贴到IPythonNotebook中，最后一段代码出现错误。#TotrainandevaluateitwewillusecodethatisnearlyidenticaltothatforthesimpleonelayerSoftMaxnetworkabove.#Thedifferencesa
总的来说，我对Tensorflow和ML还很陌生，所以我特此为一个(可能的)微不足道的问题道歉。我使用dropout技术来提高我的网络的学习率，它似乎工作得很好。然后，我想在一些数据上测试网络，看看它是否像这样工作:defAsk(self,image):returnself.session.run(self.model,feed_dict={self.inputPh:image})显然，由于dropout仍然存在，它每次都会产生不同的结果。我能想到的一种解决方案是创建两个单独的模型-一个用于训练，另一个用于以后实际使用网络，但是，这样的解决方案对我来说似乎不切实际。解决这个问题的常用方
在numpy中，我们可以这样做:x=np.random.random((10,10))a=np.random.randint(0,10,5)b=np.random.randint(0,10,5)x[a,b]#gives5entriesfromx,indexedaccordingtothecorrespondingentriesinaandb当我在TensorFlow中尝试类似的东西时:xt=tf.constant(x)at=tf.constant(a)bt=tf.constant(b)xt[at,bt]最后一行给出了“Badsliceindextensor”异常。TensorFlow似
我正在尝试安装TensorFlowonWindows.我尝试使用pip安装它，但我总是收到相同的错误消息:...isnotasupportedwheelonthisplatform.我先用Python3.5.1尝试过，现在升级到3.6.0b4，但没什么区别。Python:Python3.6.0b4(default,Nov222016,05:30:12)[MSCv.190064bit(AMD64)]onwin32点:pip9.0.1from...\python\lib\site-packages(python3.6)确切地说，我尝试了以下两个命令:pipinstall--upgradeh
