当我们要使用分布式TensorFlow时，我们会使用创建一个参数服务器tf.train.Server.join()但是，除了杀死进程之外，我找不到任何关闭服务器的方法。join()的TensorFlow文档是Blocksuntiltheserverhasshutdown.Thismethodcurrentlyblocksforever.这让我很烦恼，因为我想创建许多服务器用于计算，并在一切完成后关闭它们。是否有可能的解决方案。谢谢 最佳答案 您可以通过使用session.run(dequeue_op)而不是server.join()
我处理大量的dtype="str"数据。我一直在尝试构建一个简单的图表，如https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/train.html#SummaryWriter.对于一个简单的操作，我想使用placeholder将字符串连接在一起，如(Howtofeedaplaceholder?)有谁知道如何将字符串张量合并在一起？importtensorflowastfsess=tf.InteractiveSession()withtf.name_scope("StringSequence")asscope:left=t
我正在开始我的Tensorflow冒险之旅。我认为我已正确安装所有内容，但在运行此代码时，PyCharm返回错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"C:/Users/tymot/Desktop/myenv3/env/Tensorflow/all_good.py",line15,inimportmatplotlib.pyplotaspltFile"C:\Users\tymot\Anaconda1\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py",line115,in_backend_mod,new_figure_manag
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭4年前。ImprovethisquestionTensorflowslim库为alexnet提供了图形结构，但它似乎没有提供预训练(在Imagenet上)的alexnet检查点(https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim)。有没有为TF-slim提供预训练的alexnet检查点？
我已经创建了tensorflow程序来获取外汇的收盘价。我已经成功地创建了预测，但未能理解预测future值(value)的方法。看下面是我的预测函数:test_pred_list=[]deftestAndforecast(xTest1,yTest1):#test_pred_list=0truncated_backprop_length=3withtf.Session()assess:#train_writer=tf.summary.FileWriter('logs',sess.graph)tf.global_variables_initializer().run()counter=0
我正在使用Python中的Tensorflow训练LSTM网络，并想切换到tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnLSTM以加快训练速度。我做的是替换cells=tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(self.num_hidden)initial_state=cells.zero_state(self.batch_size,tf.float32)rnn_outputs,_=tf.nn.dynamic_rnn(cells,my_inputs,initial_state=initial_state)与lstm=tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnLST
我有一个预定义的代码可以创建一个Tensorflow图。变量包含在变量作用域中，每个变量都有一个预定义的初始值设定项。有什么办法可以改变变量的初始值设定项吗？例子:第一张图定义withtf.variable_scope('conv1')w=tf.get_variable('weights')稍后我想修改变量并将初始值设定项更改为Xavier:withtf.variable_scope('conv1')tf.get_variable_scope().reuse_variable()w=tf.get_variable('weights',initializer=tf.contrib.lay
我已经在Tensorflow中训练了我的神经网络并像这样保存了模型:defneural_net(x):layer_1=tf.layers.dense(inputs=x,units=195,activation=tf.nn.sigmoid)out_layer=tf.layers.dense(inputs=layer_1,units=6)returnout_layertrain_x=pd.read_csv("data_x.csv",sep="")train_y=pd.read_csv("data_y.csv",sep="")train_x=train_x/6-0.5train_size=0
我正在尝试编写一个函数，用于读取tensorflow中的json文件。json文件具有以下结构:{"bounding_box":{"y":98.5,"x":94.0,"height":197,"width":188},"rotation":{"yaw":-27.97019577026367,"roll":2.206029415130615,"pitch":0.0},"confidence":3.053506851196289,"landmarks":{"1":{"y":180.87722778320312,"x":124.47326660156205},"0":{"y":178.606
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭5年前。Improvethisquestion我是TensorFlow和深度学习的新手。我正在尝试识别自然场景图像中的文本。我曾经使用OCR，但我想使用深度学习。文本始终具有相同的格式:ABC-DEF88:88。我所做的是识别每个字符/数字。这意味着我裁剪了每个字符周围的图像(因此每张图片给我10个字符)来构建我的训练和测试集，他们构建了两个卷积神经网络。所以我的训练集是一组字符图片，标签只是字符/数字。但我想更进一步。我想做的只是给出完整的图片并输
