我无法按名称恢复张量，我什至不知道这是否可能。我有一个函数可以创建我的图表:defcreate_structure(tf,x,input_size,dropout):withtf.variable_scope("scale_1")asscope:W_S1_conv1=deep_dive.weight_variable_scaling([7,7,3,64],name='W_S1_conv1')b_S1_conv1=deep_dive.bias_variable([64])S1_conv1=tf.nn.relu(deep_dive.conv2d(x_image,W_S1_conv1,str

我遇到了thisquestion关于字典的内存管理，里面提到了intern功能。它到底有什么作用，什么时候使用？举个例子:如果我有一个名为seen的集合，它包含(string1,string2)形式的元组，我用它来检查重复项，存储(intern(string1),intern(string2))会提高性能w.r.t.内存还是速度？ 最佳答案 来自Python3文档:sys.intern(string)Enterstringinthetableof“interned”stringsandreturntheinternedstring–

我正在尝试实现AdversarialNN，这需要在交替训练小批量期间“卡住”图形的一个或另一部分。IE。有两个子网络:G和D。G(Z)->XzD(X)->YG的损失函数取决于D[G(Z)],D[X].首先我需要在所有G参数固定的情况下训练D中的参数，然后在D中的参数固定的情况下训练G中的参数。第一种情况下的损失函数将是第二种情况下的负损失函数，并且更新必须适用于第一个或第二个子网的参数。我看到tensorflow有tf.stop_gradient功能。为了训练D(下游)子网络，我可以使用这个函数来阻止梯度流到Z->[G]->tf.stop_gradient(Xz)->[D]->Ytf.

我正在尝试使用不同的参数多次运行神经网络，以校准网络参数(辍学概率、学习率e.d.)。但是我遇到的问题是，当我在循环中运行网络时，在保持参数相同的情况下运行网络仍然给了我不同的解决方案，如下所示:filename=create_results_file()foriinrange(3):g=tf.Graph()withg.as_default():accuracy_result,average_error=network.train_network(parameters,inputHeight,inputWidth,inputChannels,outputClasses)f,w=get_

我正在使用Tensorflow构建标准图像分类模型。为此，我输入了图像，每个图像都分配了一个标签({0,1}中的数字)。因此，数据可以使用以下格式存储在列表中:/path/to/image_0label_0/path/to/image_1label_1/path/to/image_2label_2...我想使用TensorFlow的排队系统来读取我的数据并将其提供给我的模型。忽略标签，使用string_input_producer和wholeFileReader可以轻松实现这一点。代码如下:defread_my_file_format(filename_queue):reader=tf

我正在处理TensorFlowtutorial，它使用“奇怪”的格式上传数据。我想对数据使用NumPy或pandas格式，以便可以将其与scikit-learn的结果进行比较。我从Kaggle获得数字识别数据:https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data.这里是TensorFlow教程中的代码(运行良好):#Stufffromtensorflowtutorialimporttensorflowastfsess=tf.InteractiveSession()x=tf.placeholder("float",shape=[None,784])

我在一些地方看到了tf.identity，例如官方CIFAR-10教程和stackoverflow上的批量标准化实现，但我不明白为什么它是必要的。它是做什么用的？谁能给出一两个用例？一个建议的答案是它可以用于CPU和GPU之间的传输。这对我来说不是很清楚。问题的扩展，基于this:loss=tower_loss(scope)在GPUblock下，这表明tower_loss中定义的所有算子都映射到GPU。然后，在tower_loss的末尾，我们在返回之前看到total_loss=tf.identity(total_loss)。为什么？在这里不使用tf.identity会有什么缺陷？

tensorflow是否有类似于scikitlearn的onehotencoder的东西？用于处理分类数据？使用tf.string的占位符会表现为分类数据吗？我意识到我可以在将数据发送到tensorflow之前手动对其进行预处理，但是内置它非常方便。 最佳答案 从TensorFlow0.8开始，现在有一个nativeone-hotop,tf.one_hot可以将一组稀疏标签转换为密集的单热表示。这是对tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的补充，在某些情况下，您可以直接在稀疏标签

当我尝试以任何方式使用pip时，我遇到了问题。我正在使用Ubuntu16.04.4我应该说我已经使用过它，而且我从来没有遇到过任何问题，但是从今天开始，当我使用任何命令时，我总是会遇到同样的错误(例如使用pip--upgrade)。Traceback(mostrecentcalllast):File"/usr/local/bin/pip",line7,infrompip._internalimportmainImportError:Nomodulenamed_internal我尝试过执行sudoapt-getremovepython-pip，然后执行sudoapt-getinstall

假设我有一个Tensorflow张量。如何将张量的尺寸(形状)作为整数值？我知道有两种方法，tensor.get_shape()和tf.shape(tensor)，但我无法将形状值作为整数int32值。例如，下面我创建了一个二维张量，我需要将行数和列数获取为int32以便我可以调用reshape()创建一个形状为(num_rows*num_cols,1)的张量。但是，方法tensor.get_shape()以Dimension类型返回值，而不是int32。importtensorflowastfimportnumpyasnpsess=tf.Session()tensor=tf.conv