我对机器学习比较陌生，目前几乎没有开发它的经验。所以我的问题是:在训练和评估来自tensorflowtutorial的cifar10数据集之后我想知道如何使用示例图像对其进行测试？我可以训练和评估Imagenettutorialfromthecaffemachine-learningframework并且使用pythonAPI在自定义应用程序上使用经过训练的模型相对容易。如有任何帮助，我们将不胜感激! 最佳答案 这不是问题的100%答案，但它是一种类似的解决方法，基于问题评论中建议的MNISTNN训练示例。基于TensorFlowb
我正在尝试使用RNN解决可变长度多变量序列分类问题。我定义了以下函数来获取序列的输出(即在输入序列的最终输入后RNN单元的输出)defget_sequence_output(x_sequence,initial_hidden_state):previous_hidden_state=initial_hidden_stateforx_singleinx_sequence:hidden_state=gru_unit(previous_hidden_state,x_single)previous_hidden_state=hidden_statefinal_hidden_state=hi
我正在创建一个卷积稀疏自动编码器，我需要将一个充满值的4D矩阵(其形状为[samples,N,N,D])转换为一个稀疏矩阵。对于每个样本，我都有DNxN特征图。我想将每个NxN特征图转换为稀疏矩阵，其中最大值映射到1，所有其他值映射到0。我不想在运行时执行此操作，而是在图形声明期间执行此操作(因为我需要使用生成的稀疏矩阵作为其他图形操作的输入)，但我不明白如何获取索引来构建稀疏矩阵。 最佳答案 您可以使用tf.where和tf.gather_nd来做到这一点:importnumpyasnpimporttensorflowastf#M
我有一个随训练迭代而变化的变量。该变量不作为计算图的一部分进行计算。是否可以将其添加到tensorflow摘要中以便与损失函数一起可视化？ 最佳答案 是的，您可以在图表之外创建摘要。这是一个在图表之外创建摘要的示例(不是作为TF操作):output_path="/tmp/myTest"summary_writer=tf.summary.FileWriter(output_path)forxinrange(100):myVar=2*xsummary=tf.Summary()summary.value.add(tag='myVar',s
我想根据索引在张量中赋值。例如，根据tf.nn.max_pool_with_argmax的pooling值和对应的指标输出，我想将这些池值与索引一起放回原始的非池化张量中。我发现tf.nn.max_pool_with_argmax的输出索引被展平了。一个问题:如何将它们分解回Tensorflow中的坐标？另一个问题:在给定索引的情况下，如何将池化张量的每个值分配给原始非池化张量在Tensorflow中的位置？非常感谢。我试图编写代码来实现这一点，但我只能使用numpy。我不知道如何在tf.nn.max_pool_with_argmax之后获取扁平化索引并分配到Tensorflow中的u
我已经安装了tensorflow模块，它可以在PyCharm中运行。但是，我希望它具有代码完成功能。目前我这样做:importtensorflowastfhello=tf.constant("Hello,Tensorflow!")但是，当我键入“tf”时，PyCharm不建议或自动完成功能这可以自动完成还是我遗漏了什么？我使用的是Windows10。Tensorflow是native安装的。 最佳答案 在2个或更多显示器上工作时，请注意您是否不在编辑器的底部。弹出窗口(包括自动完成的)在那里消失。看这个https://youtrac
我想使用thispretrainedmodel.它在theano布局中，我的代码取决于tensorflow图像维度排序。convertingweightsbetweentheformats上有指南.但这似乎坏了。在将theano转换为tensorflow的部分中，第一条指令是将权重加载到tensorflow模型中。KerasbackendshouldbeTensorFlowinthiscase.First,loadtheTheano-trainedweightsintoyourTensorFlowmodel:model.load_weights('my_weights_theano.h
我一直在阅读各种TensorFlow教程，以尝试熟悉它的工作原理；我对使用自动编码器产生了兴趣。我首先使用Tensorflow模型存储库中的模型自动编码器:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/autoencoder我让它工作了，在可视化权重的同时，我希望看到这样的东西:但是，我的自动编码器给我的权重看起来很垃圾(尽管准确地重新创建了输入图像)。进一步阅读表明我缺少的是我的自动编码器不是稀疏的，所以我需要对权重强制执行稀疏成本。我尝试向原始代码添加稀疏性成本(基于此示例3)，但它似乎并没有将权重更改为看起来像模型的权重。如何正
TensorFlow是否提供了一种在Fortran中reshape张量的方法(列优先顺序？NumPy允许:a=...np.reshape(a,(32,32,3),order='F')我正在尝试将CIFAR图像reshape为32x32x3(来自形状为3072x1的矢量)，但我得到的图像看起来像这样:在Numpy中使用Fortran顺序可以解决问题，但我需要在TensorFlow中执行相同的操作。编辑:我现在意识到我可以通过整形为3x32x32然后转置输出来获得正确的输出。我仍然有点惊讶TF没有提供行优先或列优先顺序的开箱即用的reshape。 最佳答案
所以我试图用多个数据集来污染我的CNN并且当我添加足够的数据时(例如当我将多个集合作为一个集合添加或当我尝试添加具有超过一百万个样本的集合时)它会接缝抛出一个ResourceExhaustedError。至于说明here，我尝试添加fromkeras.backend.tensorflow_backendimportset_sessionimporttensorflowastfconfig=tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.3set_session(tf.Session(config=
