我有两个网络:一个生成输出的Model和一个对输出评分的Adversary。两者都是单独训练的，但现在我需要在一个session中合并它们的输出。我已经尝试实现这篇文章中提出的解决方案:Runmultiplepre-trainedTensorflownetsatthesametime我的代码withtf.name_scope("model"):model=Model(args)withtf.name_scope("adv"):adversary=Adversary(adv_args)#...withtf.Session()assess:tf.global_variables_initi

一直在寻找，但似乎找不到任何有关如何在TensorFlow中从单热值解码或转换回单个整数的示例。我使用了tf.one_hot并能够训练我的模型，但我对如何在分类后理解标签有一些困惑。我的数据通过我创建的TFRecords文件输入。我考虑过在文件中存储一个文本标签，但无法让它工作。似乎TFRecords无法存储文本字符串，或者我弄错了。 最佳答案 您可以使用tf.argmax找出矩阵中最大元素的索引.因为你的一个热向量将是一维的并且只有一个1及其他0s，假设您正在处理单个向量，这将起作用。index=tf.argmax(one_hot

上个月，他们发布了与Windows的tensorflow对比。查看我安装了python3.6并运行的文档pipinstalltensorflow-gpu但它没有找到它，因此没有安装它。couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementstensorflow-gpu(fromversions)我是否遗漏了一些基本的东西？我该如何解决或规避这个问题？ 最佳答案 适用于Windows的Python3.6稳定版本于2016年12月23日可用，我们尚未为该版本构建TensorFlow包。(我们将在假

我想将所有标志及其值写入外部文件(如txt)。如何自动获取tf.flag中的所有内容？有内置函数吗？还是有简单的方法，例如通过使用循环？例如，tf.flags.DEFINE_string("device","/gpu:0","selectdevice")tf.flags.DEFINE_integer("rnn_size","64","numberofunits")我想得到device/gpu:0rnn_size64 最佳答案 对于tensorflow1.5，您可以使用tf.app.flags.FLAGS.flag_values_di

我已经成功地使用Python2.7api为我自己的100个类重新训练了inceptionV3最终分类层，它给出了不错的结果，但不是特别好。我也有从头开始重新训练整个网络的代码here(googlecode)但这是资源和时间密集型的，我有400000张图像，所以不知道训练后的准确度是多少。我想知道我是否可以重新训练最后几个全连接层中的一些，或者不仅仅是分类层，以便在一定程度上提高准确性，并且在资源和时间方面的计算要求也不是很高.我尝试了很多搜索，但找不到任何东西。有可能我想做什么？我需要这方面的帮助。 最佳答案 优化器查看“可训练变量

昨天，我的应用运行良好。今天不知道为什么，我重新打开AndroidStudio后应用程序没有编译了。显示的错误是Programtypealreadypresent:com.google.android.gms.internal.measurement.zzwpMessage{kind=ERROR,text=Programtypealreadypresent:com.google.android.gms.internal.measurement.zzwp,sources=[Unknownsourcefile],toolname=Optional.of(D8)}我真的不知道发生了什么，我已

昨天，我的应用运行良好。今天不知道为什么，我重新打开AndroidStudio后应用程序没有编译了。显示的错误是Programtypealreadypresent:com.google.android.gms.internal.measurement.zzwpMessage{kind=ERROR,text=Programtypealreadypresent:com.google.android.gms.internal.measurement.zzwp,sources=[Unknownsourcefile],toolname=Optional.of(D8)}我真的不知道发生了什么，我已

我正在尝试实现scikit-learn的PolynomialFeatures作为TensorFlow和Keras中前馈神经网络的一层。为了简单起见，我将给出一个使用NumPy数组的示例。如果一个batch有3个样本，某一层的activations等于(3,2)形矩阵>>>X=np.arange(0,6).reshape(2,3)>>>Xarray([[0,1],[2,3],[4,5]])然后我希望下一层的激活等于X的2次多项式特征展开:>>>fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures>>>PolynomialFeatures(de

我想训练一个卷积网络来输出一个0-100的数字。但是很快模型就停止更新权重，只有全连接层的偏差发生了变化。我不明白为什么。权重图像:我玩过不同数量的层等等，但我总是遇到同样的问题，即只有FC偏差发生变化。这是我正在测试的当前代码。我去掉了dropout之类的东西。过度拟合目前不是问题。事实上，我想尝试过度拟合数据，这样我就可以看到我的模型学到了任何东西from__future__importprint_functionimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportmatp

我有一个大型自定义模型，使用新的tensorflow2.0制作并混合了keras和tensorflow。我想保存它(架构和权重)。重现的确切命令:importtensorflowastfOUTPUT_CHANNELS=3defdownsample(filters,size,apply_batchnorm=True):initializer=tf.random_normal_initializer(0.,0.02)result=tf.keras.Sequential()result.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters,size,strides=2,pad