我目前正在查看Tensorflow中的Eager模式，想知道我是否可以提取图表以在Tensorboard中使用。我了解TensorflowEager模式实际上并没有用户必须创建的图形或session系统。但是，据我了解，引擎盖下有一个。这个隐藏的Graph和Session是否可以导出以支持Tensorboard中的可视化图形View？或者我是否需要将我的模型重做为图形/session执行形式？ 最佳答案 不，默认情况下，eagerexecution中没有图形和session，这也是它如此吸引人的原因之一。如果需要，您将需要编写与图形

我想要一个带有过滤器的二维卷积，该过滤器取决于tensorflow中小批量中的样本。任何想法如何做到这一点，特别是如果每​​个小批量的样本数量未知？具体来说，我有MBxHxWxChannels形式的输入数据inp，我有F形式的过滤器MBxfhxfwxChannelsxOutChannels。假设inp=tf.placeholder('float',[None,H,W,channels_img],name='img_input')。我想做tf.nn.conv2d(inp,F,strides=[1,1,1,1])，但这是不允许的，因为F不能有小批量维度。知道如何解决这个问题吗？

我正在尝试安装tensorflow。我使用pip3成功下载了tensorflow。但是当我尝试通过以下方式激活环境时:source~/tensorflow/bin/activate我的提示没有改变。当我尝试时:source~/tensorflow/bin/activate.csh它说:-bash:alias:deactivate:notfound-bash:alias:`test$?_OLD_VIRTUAL_PATH!':invalidaliasname-bash:setenv:commandnotfound-bash:setenv:commandnotfound-bash:/User

假设我有N个tf.data.Datasets和一个N概率列表(总和为1)，现在我想创建数据集，这样的例子是以给定的概率从N个数据集中采样。我希望它适用于任意概率->简单的zip/concat/flatmap以及来自每个数据集的固定数量的示例可能不是我想要的。是否可以在TF中执行此操作？谢谢! 最佳答案 从1.12开始，tf.data.experimental.sample_from_datasets提供了以下功能:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/experimen

我定义了以下参数，用于在图像深度(rgb)上进行最大池化，以便在密集层和读出之前进行压缩……我失败了，错误是我无法在深度和其他所有方面进行池化:sunset_poolmax_1x1x3_div_2x2x3_params=\{'pool_function':tf.nn.max_pool,'ksize':[1,1,1,3],'strides':[1,1,1,3],'padding':'SAME'}我将步幅更改为[1,1,1,3]，因此深度是池减少的唯一维度……但它仍然不起作用。我无法通过必须压缩所有内容以保持颜色的微小图像获得良好的结果...实际错误:ValueError:Currenti

我正在用Python(https://gist.github.com/Synthetica9/73def2ec09d6ac491c98)编写一些J绑定(bind)。但是，我在处理任意精度整数时遇到了一个问题:输出没有任何意义。每次都是不同的(但一般幅度相同)。相关代码:defJTypes(desc,master):newdesc=[item.contents.valueforitemindesc]type=newdesc[0]ifdebug:printtyperank=newdesc[1]shape=ct.c_int.from_address(newdesc[2]).valueadre

我正在尝试在我的应用程序中设置自定义批量大小。如果我将以下代码放入我的应用中tf.app.flags.DEFINE_integer('batch_size',128,"""Numberofimagestoprocessinabatch.""")它说下面的错误argparse.ArgumentError:argument--batch_size:conflictingoptionstring(s):--batch_size如果我删除此声明，它会发誓:usage:[-h][--batch_sizeBATCH_SIZE][--data_dirDATA_DIR][--checkpoint_di

复制TensorFlow图表并使其保持最新的最佳方式是什么？理想情况下，我想将复制的图形放在另一个设备上(例如从GPU到CPU)，然后不时更新副本。 最佳答案 简答:您可能需要checkpointfiles(permalink)。长答案:让我们弄清楚这里的设置。我假设您有两个设备A和B，并且您在A上进行训练并在B上运行推理。您希望定期使用在另一台设备上训练期间发现的新参数来更新运行推理的设备上的参数。上面链接的教程是一个很好的起点。它向您展示了tf.train.Saver对象的工作原理，您在这里不需要任何更复杂的东西。这是一个例子:

当我按照“HowtoRetrainInception'sFinalLayerforNewCategories”的教程进行操作时，我需要像这样构建固定器bazelbuildtensorflow/examples/image_retraining:retrain但是我的windows上的tensorflow没有这个目录。我想知道为什么以及如何解决这个问题？提前致谢 最佳答案 在我的例子中，tensorflow版本是1.2，对应的retrain.py是here.从here下载并提取花卉图像.现在运行retrain.py文件作为python

MacBookAir:OSXElCapitan当我在终端(python3tfpractice.py)中运行TensorFlow代码时，我得到比正常等待时间更长的时间来取回输出，然后是这些错误消息:Wtensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45]TensorFlow库未编译为使用SSE4.1指令，但这些在您的机器上可用，可以加快CPU计算。Wtensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45]TensorFlow库未编译为使用SSE4.2指令，但这些在您的机器上可用，并且可以加速CPU计算。