我正在使用tensorflowv1.4。我想提前停止使用验证集，耐心等待5个时期。我在网上搜索了一下，发现以前有一个函数叫做ValidationMonitor，但是现在已经贬值了。那么有没有办法实现这一目标？ 最佳答案 不幸的是，似乎没有一个好的方法来做到这一点。一种要考虑的方法是在训练期间经常保存检查点，然后对其进行迭代和评估。然后您可以丢弃没有最佳评估性能的检查点。这不会帮助您在训练期间节省时间，但至少您留下的结果模型是一个早期停止模型。 关于python-提前停止使用tensorf
我目前正在使用Tensorflow的Saver保存和恢复神经网络模型类，如下图:saver.save(sess,checkpoint_prefix,global_step=step)saver.restore(sess,checkpoint_file)这会将模型的.ckpt文件保存到指定路径。因为我正在运行多个实验，所以我保存这些模型的空间有限。我想知道是否有一种方法可以在不将内容保存到指定目录的情况下保存这些模型。例。我可以只将最后一个检查点的某个对象传递给某个evaluate()函数并从该对象恢复模型吗？据我所知，tf.train.Saver.restore()中的save_pat
我正在尝试解决由模型过度拟合引起的问题。不幸的是，我不知道如何增加legacy/train.py在训练期间输出的model.cpk的间隔。有没有办法减少每次保存model.cpk之间的时间并禁用其删除。我正在训练小型模型，可以承受增加的存储需求。 最佳答案 有关保存间隔和要保留的检查点数量，请查看此处:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Saver来自上面的链接->max_to_keep->keep_checkpoint_every_n_hoursAdditiona
我正在研究TensorFlow，我想知道每个Python函数与SWIG接口(interface)背后对应的C++函数之间的关系。换句话说，我希望能够准确了解我的TensorFlow应用程序的每一行Python代码调用了哪些C++函数。我已经看到如何调试Python代码here以及如何显示发生段错误的代码行here，但是通过这些方式我只能看到错误的位置，而我希望能够知道每个C++函数调用，即使代码中没有错误(目前我正在使用gdb进行调试能够看到系统调用和动态库调用，但看不到C++函数调用)。 最佳答案 大多数人编写的大部分代码都是用于
我正在尝试沿2维张量的第0轴提取所有长度为4的切片。到目前为止，我可以将纯Python与tensorflow混合使用。r=test.shape[0]#testshouldbeatensorn=4a_list=list(range(r))the_list=np.array([a_list[slice(i,i+n)]foriinrange(r-n+1)])test_stacked=tf.stack(tf.gather(test,the_list))在不使用纯Python的情况下，有什么有效的方法可以做到这一点？请注意，“测试”数组实际上应该是一个张量，因此在我执行图表的第一部分之前它的形状
我设法使用DNNRegressor编写了一个TensorFlowpython程序。我已经训练了模型，并且能够通过手动创建的输入(常量张量)从Python模型中获得预测。我还能够以二进制格式导出模型。importpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportgraph_util########################Setup########################ConvertingDataintoTensorsdefinput_fn(df,traini
我正在尝试在tensorflow中加载以下数据文件(包含225805行)。数据文件如下所示:1,1,0.05,-1.051,1,0.1,-1.11,1,0.15,-1.151,1,0.2,-1.21,1,0.25,-1.251,1,0.3,-1.31,1,0.35,-1.35读取数据的代码是importtensorflowastf#readindatafilename_queue=tf.train.string_input_producer(["~/input.data"])reader=tf.TextLineReader()key,value=reader.read(filename
我的数据由4个不同的时间序列组成，例如:[35,45,47,39...][47,60,57,55...][42,42,61,69...][62,70,62,65...]事实是，除了时间依赖性(水平依赖性)之外，还存在垂直依赖性(在列中，如果我们看一下这个示例“矩阵”)。输出向量将是这些相同的时间序列，仅移动一步。是否可以为每个时间序列创建LSTM网络(因此，在我的例子中有4个网络，还有4个输出)，但也可以垂直连接它们，即创建2DLSTM？如果是这样，如何在Tensorflow中实现这一点？是否也可以使这种网络更深(将额外的LSTM层附加到这4个网络中的每一个)？我希望我的解释足够清楚。
我正在使用tensorflow，我想通过同时CPU和一个GPU。我尝试创建2个不同的线程来提供两个不同的tensorflowsession(一个在CPU上运行，另一个在GPU上运行)。每个线程在一个循环中提供固定数量的批处理(例如，如果我们总共有100个批处理，我想为CPU分配20个批处理，为GPU分配80个批处理，或者两者的任何可能组合)并组合结果。如果自动完成拆分会更好。然而，即使在这种情况下，批处理似乎也是以同步方式提供的，因为即使将少量批处理发送到CPU并在GPU中计算所有其他批处理(以GPU为瓶颈)，我观察到整体相对于仅使用GPU进行的测试，预测时间总是更长。我希望它会更快，
我希望有人能解释Keras中的输入层和Tensorflow中的占位符之间的区别(如果有的话)？我调查的越多，两者看起来就越相似，但到目前为止我还不能100%相信这两种方式。以下是我观察到的支持输入层和tf占位符相同的说法:1)从keras.Input()返回的张量可以像tf.Session的run方法的feed_dict中的占位符一样使用。这是使用Keras的简单示例的一部分，它添加了两个张量(a和b)并将结果与第三个张量(c)连接:model=create_graph()con_cat=model.output[0]ab_add=model.output[1]#Thesevalu
