我正在尝试一个不符合预期的操作。graph=tf.Graph()withgraph.as_default():train_dataset=tf.placeholder(tf.int32,shape=[128,2])embeddings=tf.Variable(tf.random_uniform([50000,64],-1.0,1.0))embed=tf.nn.embedding_lookup(embeddings,train_dataset)embed=tf.reduce_sum(embed,reduction_indices=0)所以我需要知道张量embed的尺寸。我知道它可以在运行

文本数据组织为具有20,000个元素的向量，例如[2,1,0,0,5,....,0]。第i个元素表示文本中第i个单词的频率。groundtruth标签数据也表示为具有4,000个元素的向量，例如[0,0,1,0,1,....,0]。第i个元素指示第i个标签是否是文本的正标签。文本的标签数量因文本而异。我有一个用于单标签文本分类的代码。如何为多标签文本分类编辑以下代码？特别想知道以下几点。如何使用TensorFlow计算准确度。如何设置判断标签是正面还是负面的阈值。例如，如果输出为[0.80,0.43,0.21,0.01,0.32]，groundtruth为[1,1,0,0,1]，则得分

我是TensorFlow新手。在阅读现有文档时，我发现术语tensor确实令人困惑。因此，我需要澄清以下问题:tensor和变量是什么关系，tensorvs.tf.constant,'tensor'vs.tf.placeholder?它们是所有类型的张量吗？ 最佳答案 TensorFlow没有一流的Tensor对象，这意味着在运行时执行的底层图中没有Tensor的概念。相反，该图由相互连接的操作节点组成，表示操作。操作为其输出分配内存，这些输出可用于端点:0、:1等，您可以将这些端点中的每一个视为Tensor。如果您有tensor对

我是TensorFlow新手。我正在寻找图像识别方面的帮助，我可以在其中训练我自己的图像数据集。有没有训练新数据集的例子？ 最佳答案 如果你对如何在TensorFlow中输入自己的数据感兴趣，可以看看thistutorial.我还在斯坦福写了一份关于CS230最佳实践的指南here.新答案(带有tf.data)和标签通过在r1.4中引入tf.data，我们可以创建一批没有占位符、没有队列的图片。步骤如下:创建一个包含图像文件名和相应标签列表的列表创建一个tf.data.Dataset读取这些文件名和标签预处理数据从tf.data.D

我见过有人使用tf.gfile中的几个函数，例如tf.gfile.GFile或tf.gfile.Exists。我的想法是tf.gfile处理文件。但是，我无法找到官方文档来查看它还提供了什么。如果你能帮我解决，那就太好了。 最佳答案 对于登陆这里的任何人，以下答案(由googler提供):Whyusetensorflowgfile?(forfileI/O)Themainrolesofthetf.gfilemoduleare:ToprovideanAPIthatisclosetoPython'sfileobjects,andTopro

请帮我解决这个错误我已经在我的服务器上安装了tensorflow模块，下面是它的信息15IT60R19@cpusrv-gpu-109:~$pipshowtensorflowName:tensorflowVersion:1.0.0Summary:TensorFlowhelpsthetensorsflowHome-page:http://tensorflow.org/Author:GoogleInc.Author-email:opensource@google.comLicense:Apache2.0Location:/home/other/15IT60R19/anaconda2/lib/

我正在尝试预取训练数据以隐藏I/O延迟。我想编写自定义Python代码，从磁盘加载数据并预处理数据(例如，通过添加上下文窗口)。换句话说，一个线程进行数据预处理，另一个线程进行训练。这在TensorFlow中是否可行？更新:我有一个基于@mrry示例的工作示例。importnumpyasnpimporttensorflowastfimportthreadingBATCH_SIZE=5TRAINING_ITERS=4100feature_input=tf.placeholder(tf.float32,shape=[128])label_input=tf.placeholder(tf.fl

这个问题与访问张量中的单个元素有关，例如[[1,2,3]]。我需要访问内部元素[1,2,3](这可以使用.eval()或sess.run()执行)，但是当张量的大小很大时需要更长的时间)有什么方法可以更快地做到这一点吗？提前致谢。 最佳答案 访问张量中元素子集的主要方法有两种，其中任何一种都适用于您的示例。使用索引运算符(基于tf.slice())从张量中提取连续切片。input=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])output=input[0,:]printsess.run(output)#

我已经成功安装了python的Tensorflow绑定(bind)。但是当我尝试导入Tensorflow时，出现以下错误。ImportError:/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6:version`GLIBC_2.17'notfound(requiredby/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so)我曾尝试将GLIBC_2.15更新到2.17，但没有成功。 最佳答案 我遇到了同样的问题，所以

我正在尝试比较我的Doc2Vec实现(通过tf)和gensims实现。至少从视觉上看，gensim的表现更好。我运行以下代码来训练gensim模型和下面的代码来训练tensorflow模型。我的问题如下:我对Doc2Vec的tf实现是否正确。基本上它应该是连接词向量和文档向量来预测特定上下文中的中间词吗？gensim中的window=5参数是否意味着我在两侧使用两个单词来预测中间的单词？还是两边都是5。问题是有不少文件的长度小于10。您对Gensim表现更好的原因有何见解？我的模型与他们的实现方式有什么不同吗？考虑到这实际上是一个矩阵分解问题，为什么TF模型甚至可以得到答案？由于它是一