我正在开发一个带有gunicorn的Python3API，它使用keras来计算图像的向量，非常简单。如何为每个请求重置存储在内存中的数据？随着时间的推移，请求的响应时间会慢慢增加。我已经运行了一个探查器，它特别是tensorflow中的这一行(每个进程的内存使用量也会随着时间的推移而缓慢上升):#tensorflow/python/framework/ops.py:2317:_as_graph_defgraph.node.extend([op.node_def])节点中的数据越多，所需时间越长。这是我执行的代码:#Wehave11439MiBofGPUmemory,letsonlyu

我正在尝试将一个csv文件(所有列都是float)写入一个tfrecords文件，然后将它们读回。我见过的所有示例都将csv列打包，然后将其直接提供给sess.run()但我无法弄清楚如何将特征列和标签列写入tfrecord。我怎么能这样做？ 最佳答案 您需要一个单独的脚本来将您的csv文件转换为TFRecords。假设您有一个包含以下header的CSV:feature_1,feature_2,...,feature_n,label您需要使用pandas等工具读取您的CSV，手动构造tf.train.Example，然后使用TFR

我正在尝试根据层之间的部分连接的最后一个维度来收集张量的切片。因为输出的tensor的shape是[batch_size,h,w,depth]，我想根据最后一个维度来选择切片，比如#LisintermediatetensorpartL=L[:,:,:,[0,2,3,8]]但是，tf.gather(L,[0,2,3,8])似乎只适用于第一个维度(对吧？)谁能告诉我该怎么做？ 最佳答案 从TensorFlow1.3开始，tf.gather有一个axis参数，因此不再需要此处的各种解决方法。https://www.tensorflow.o

我尝试在我的windows8.164bitpython3.6.0中使用pip安装tensorflowcpu使用pipinstalltensorflow但它给了我这个错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\Users\LaitoooSan\Desktop\tf.py",line1,inimporttensorflowastfFile"C:\Users\LaitoooSan\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\__init__.py",line24,

本人是tensorflow新手，正在从官方的MNIST示例代码开始学习tensorflow的逻辑。然而，我觉得不好的一点是，MNIST示例将原始数据集提供为一些压缩文件，其格式对于初学者来说不是很清楚。这种情况也适用于以二进制文件形式提供数据集的Cifar10。我认为在实际的深度学习任务中，我们的数据集可能是很多图像文件，例如目录中的*.jpg或*.png，我们还有一个文本记录每个文件标签的文件(如ImageNet数据集)。让我以MNIST为例。MNIST包含50k个大小为28x28的训练图像。现在假设这些图像是jpg格式，并存储在目录./dataset/中。在./dataset/中，

我正在尝试运行tensorflow图来训练模型并使用单独的评估数据集定期进行评估。训练和评估数据都是使用队列运行器实现的。我当前的解决方案是在同一个图中创建两个输入，并使用依赖于is_training占位符的tf.cond。以下代码突出显示了我的问题:importtensorflowastffromtensorflow.models.image.cifar10importcifar10fromtimeimporttimedefget_train_inputs(is_training):returncifar10.inputs(False)defget_eval_inputs(is_tr

我创建了一个深度卷积神经网络来对图像中的单个像素进行分类。我的训练数据将始终具有相同的大小(32x32x7)，但我的测试数据可以是任何大小。GithubRepository目前，我的模型只能处理相同尺寸的图像。我用过tensorflowmnisttutorial广泛地帮助我构建我的模型。在本教程中，我们只使用28x28图像。如何更改以下mnist模型以接受任何大小的图像？x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784])y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,10])W=tf.Variable(tf.ze

我可以列出gpu设备唱以下tensorflow代码:importtensorflowastffromtensorflow.python.clientimportdevice_libprint(device_lib.list_local_devices())结果是:[name:"/device:CPU:0"device_type:"CPU"memory_limit:268435456locality{}incarnation:17897160860519880862,name:"/device:XLA_GPU:0"device_type:"XLA_GPU"memory_limit:171

我想知道make_initializable_iterator和make_one_shot_iterator的区别。1.Tensorflow文档说“一次性”迭代器目前不支持重新初始化。这到底是什么意思？2.下面两个片段是等价的吗？使用make_initializable_iteratoriterator=data_ds.make_initializable_iterator()data_iter=iterator.get_next()sess=tf.Session()sess.run(tf.global_variables_initializer())foreinrange(1,epo

我一直在将我的一些原始xml.etree.ElementTree(ET)代码转换为lxml.etree(lxmlET)。幸运的是，两者之间有很多相似之处。但是，我确实偶然发现了一些我在任何文档中都找不到的奇怪行为。它考虑了后代节点的内部表示。在ET中，iter()用于迭代元素的所有后代，可选择按标签名称进行过滤。因为我在文档中找不到关于此的任何详细信息，所以我希望lxmlET有类似的行为。问题是，从测试中我得出结论，在lxmlET中，树有不同的内部表示。在下面的示例中，我遍历树中的节点并打印每个节点的子节点，但此外我还创建了这些子节点的所有不同组合并打印了它们。这意味着，如果一个元素有