我只是运行以下命令来创建一个Conda环境:condacreate-ntensorflowpython=3.5但是，我现在想删除它。当我尝试这样做时:condaremove-ntensorflow或condaremove--nametensorflow我收到以下错误:CondaValueError:nopackagenamessupplied,try"condaremove-h"formoredetails但是，如果我尝试查看我有哪些环境，我可以看到:base*C:\Users\Me\Anaconda3flask_envC:\Users\Me\Anaconda3\envs\flask_
我正在尝试在TensorFlow中实现最大利润损失。这个想法是我有一些积极的例子，我对一些消极的例子进行了采样，并想计算类似的东西其中B是我的批处理大小，N是我要使用的负样本数。我是tensorflow的新手，我发现实现它很棘手。我的模型计算了一个维度为B*(N+1)的向量，我在其中交替使用正样本和负样本。例如，对于批量大小为2和2个负示例的向量，我有一个大小为6的向量，第一个正示例的分数在索引0处，第二个正示例在位置3的分数，负示例的分数在位置1、2、4和5。理想的情况是获取像[1,0,0,1,0,0]这样的值。我能想到的是以下，使用while和条件:#Functionforcomp
我有一个错误，我找不到原因。这是代码:withtf.Graph().as_default():global_step=tf.Variable(0,trainable=False)images=tf.placeholder(tf.float32,shape=[FLAGS.batch_size,33,33,1])labels=tf.placeholder(tf.float32,shape=[FLAGS.batch_size,21,21,1])logits=inference(images)losses=loss(logits,labels)train_op=train(losses,glo
我看到一起转置和reshape会有帮助，但我不知道如何使用。例如。dimshuffle(0,'x')使用transpose和reshape相当于什么？或者，还有更好的方法？谢谢。 最佳答案 在TensorFlow中实现Theano的dimshuffle有三个相关操作:tf.transpose()用于置换张量的维度。如果在dimshuffle的参数中指定的模式是输入张量维度的排列(即没有'x'或缺少维度)，您可以使用tf.transpose()来实现dimshuffle()。tf.expand_dims()用于向张量添加一个或多个si
我想让我的模型的输入图像(张量)向上/向下或向右/向左移动，然后填充。例如，如果原始图像是如下所示的3x3，123456789然后，如果我向左移动，230560890我发现Tensorflow中有图像旋转功能，但我找不到平移或移位功能。如果有内置功能，请告诉我，或建议实现方式。 最佳答案 我基于tf.contrib.image.transform编写了一个函数来执行此操作:https://gist.github.com/astromme/8116a154be8dae5528f33669e490c19a##Tensorflowimag
我需要计算Frobenius范数，以便使用TensorFlow框架实现此公式:其中w是一个50行100列的矩阵。我试着写点东西，但我不明白如何填写axis参数。tf.pow(tf.norm(x,ord='fro',axis=?),2)根据TensorFlowdocs我必须使用2元组(或2列表)，因为它确定要在其上计算矩阵范数的张量中的轴，但我只需要一个普通的Frobenius范数。例如，在SciPy中，我可以在不指定任何轴的情况下执行此操作。那么，我应该使用什么作为axis来模拟SciPy函数？ 最佳答案 所以Frobenius范数
系统信息:1.1.0、GPU、Windows、Python3.5，代码在ipython控制台中运行。我正在尝试运行两个不同的Tensorflowsession，一个在GPU上(执行一些批处理工作)，一个在我用于快速测试的CPU上，另一个运行。问题是，当我生成第二个session并指定withtf.device('/cpu:0')时，该session会尝试分配GPU内存并使我的另一个session崩溃。我的代码:importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=""importtimeimporttensorflowastfwithtf.device(
根据Tensorflow官网，(https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/rnn/BasicLSTMCell#zero_state)zero_state必须指定batch_size。我发现很多例子都使用了这段代码:init_state=lstm_cell.zero_state(batch_size,dtype=tf.float32)outputs,final_state=tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell,X_in,initial_state=init_state,time_major=False)对
我想训练一个平面曲线网络，我将其表示为形状为(L,2)的numpy数组。数字2代表x,y坐标，L是数据集中变化的点数。我将x,y视为2个不同的“channel”。我实现了一个函数，next_batch(batch_size)，它将下一批提供为形状为(batch_size,)的一维numpy数组，包含二维数组元素形状:(L,2)。这些是我的曲线，如前所述，L在元素之间是不同的。(我不想限制在曲线中固定数量的点)。我的问题:我如何操作next_batch()的输出，以便我能够使用输入曲线为网络提供输入，使用类似于Tensorflow教程中出现的方案:https://www.tensorfl
我试图找出为什么tf.get_default_session()总是返回None类型:importtensorflowastftf.reset_default_graph()init=tf.global_variables_initializer()sess=tf.Session()sess.run(init)default=tf.get_default_session()default==None#True我不知道为什么default=tf.get_default_session()是None因为我认为它应该返回上一个session。谁能弄清楚我的代码有什么问题？
