TensorFlow有多个versions,如果我想在Anaconda中安装特定版本，我应该使用哪个命令？ 最佳答案 我发现现有的答案并不令人满意，因为OP特别询问了Anaconda，但答案只是pip安装。您可以列出可用的安装版本condasearchtensorflow-gpu这应该给你一些看起来像的输出Loadingchannels:done#NameVersionBuildChanneltensorflow-gpu1.4.10pkgs/maintensorflow-gpu1.5.00pkgs/maintensorflow-gp

当我尝试在tensorflow中使用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits损失函数时得到NaN。我有一个简单的网络，例如:layer=tf.nn.relu(tf.matmul(inputs,W1)+b1)layer=tf.nn.relu(tf.matmul(layer,W2)+b2)logits=tf.matmul(inputs,W3)+b3loss=tf.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels)我有很多类(~10000)，所以我想我得到的是NaN，因为在我的至少一个示例中，

如何计算tensorflow中列表的中值？喜欢node=tf.median(X)X是占位符在numpy中，我可以直接使用np.median来获取中值。如何在tensorflow中使用numpy操作？ 最佳答案 要使用tensorflow计算数组的中位数，您可以使用percentile函数，因为第50个百分位数是中位数。importtensorflowastfimporttensorflow_probabilityastfpimportnumpyasnpnp.random.seed(0)x=np.random.normal(3.0,.

我正在尝试在Tensorflow中实现神经网络。我正在使用tf.train.GradientDescentOptimizer来最小化熵。但是它向我显示错误ValueError:Novariablestooptimize下面是代码importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)x=tf.placeholder(tf.float32,[None,748])w=tf.zero

我正在尝试通过TensorFlowtf.nn.embedding_lookup()函数“从头开始”学习imdb数据集的单词表示。如果我理解正确的话，我必须在另一个隐藏层之前设置一个嵌入层，然后当我执行梯度下降时，该层将在该层的权重中“学习”一个词表示。但是，当我尝试这样做时，我的嵌入层和网络的第一个全连接层之间出现形状错误。defmultilayer_perceptron(_X,_weights,_biases):withtf.device('/cpu:0'),tf.name_scope("embedding"):W=tf.Variable(tf.random_uniform([voc

我正在加载cifar-10数据集，这些方法将数据添加到张量数组，因此为了访问我使用.eval()和session的数据，在正常的tf常量上它返回值，但在标签上和它不会是tf数组的训练集1-我正在使用dockertensorflow-jupyter2-它使用python33-批处理文件必须添加到数据文件夹我正在使用此文件中的第一批[data_batch_1.bin]http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz作为笔记本:https://drive.google.com/open?id=0B_AFMME1kY1obkk1YmJ

我正在尝试使用正态分布来计算随机数。tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1,seed=1,mean=0)但是我得到的数字是小数点后有很多数字的float，像这样:0.14845988有没有办法让它生成整数作为int，并在给定范围内，如[min,max]？ 最佳答案 更新:Tensorflow>=r2.0文档位于https://www.tensorflow.org/guide/random_numbers说“来自TF1.x的旧RNG，例如tf.random.uniform和tf.random.norm

调试时，如何打印所有可在Tensorflow中训练的变量(列表格式)？例如，tvars=tf.trainable_variables()我想检查tvars(列表类型)中的所有变量。我已经尝试了下面返回错误的代码，myvars=session.run([tvars])print(myvars) 最佳答案 由于tf.trainable_variables()返回一个tf.Variable对象列表，您应该能够将其结果直接传递给Session.run():tvars=tf.trainable_variables()tvars_vals=se

我已经按照https://www.tensorflow.org/install/pip安装了tensorflow脚步。我是通过Anaconda安装的。我还尝试使用虚拟环境而不使用anaconda作为此页面提供的(请检查图像)。它也给出了同样的错误。下图显示了我安装的版本及其给定的错误。我正在使用，Ubuntu18.04.1LTSx86_64处理器:Intel(R)Core(TM)2DuoCPUT5870@2.00GHz2.00GHz安装内存(RAM):2.00GB版本:错误:我试图克服这个问题，但找不到解决方案。我是tensorflow的新手，正在尝试安装和学习它。请帮我解决这个问题。

我正在按照googlecodelab的说明进行操作当我运行以下命令时出现了一些错误。python-mscripts.retrain\--bottleneck_dir=tf_files/bottlenecks\--how_many_training_steps=500\--model_dir=tf_files/models/\--summaries_dir=tf_files/training_summaries/"${ARCHITECTURE}"\--output_graph=tf_files/retrained_graph.pb\--output_labels=tf_files/ret