(我正在测试自己写出简短但有效的问题的能力，所以让我知道我在这里是怎么做的)我正在尝试训练/测试TensorFlow循环神经网络，特别是LSTM，使用以下ndarray格式的时间序列数据进行一些试验:[[[time_step_trial_0,feature,feature,...][time_step_trial_0,feature,feature,...]][[time_step_trial_1,feature,feature,...][time_step_trial_1,feature,feature,...]][[time_step_trial_2,feature,feature
我正在尝试使用带有estimator.predict的自定义输入函数进行预测，但它给了我这个:警告:tensorflow:输入图不包含QueueRunner。这意味着永远预测yield。这可能是一个错误。它没有给我一个错误，但是predict只是说它恢复参数并且不返回实际的预测。这是我的代码:test_data=[0.03,0.91,0.95,0.10,0.56,0.93]test_data_in={k:test_data[index]forindex,kinenumerate(FEATURES)}print(test_data_in)defpredict_input_fn(data_
注意事项:这个问题延伸到之前的questionofmine.在那个问题中，我询问了将一些虚拟数据存储为Example和SequenceExample的最佳方法，想知道哪种方法更适合与所提供的虚拟数据类似的数据。我提供了Example和SequenceExample构造的明确公式，并在答案中提供了一种编程方式。因为这仍然是很多代码，所以我提供了一个Colab(由google托管的交互式jupyternotebook)文件，您可以在其中自行尝试代码以提供帮助。所有必要的代码都在那里，并且有大量注释。我正在尝试学习如何将我的数据转换为TF记录，因为声称的好处对我的数据来说是值得的。然而，文档
我正在尝试使用TensorFlow2.0构建多类逻辑回归，我编写了我认为正确的代码，但没有给出好的结果。我的准确率实际上是0.1%，甚至损失也没有减少。我希望有人能帮助我。这是我到目前为止编写的代码。请指出我在这里做错了什么，我需要改进，这样我的模型才能工作。谢谢!fromtensorflow.keras.datasetsimportfashion_mnistfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttensorflowastf(x_train,y_train),(x_test,y_test)=fashion_mnis
这是我要执行的mltensorflow代码-importtensorflow.contrib.learnasskflowfromsklearnimportdatasets,metricsiris=datasets.load_iris()classifier=skflow.TensorFlowDNNClassifier(hidden_units=[10,20,10],n_classes=3)classifier.fit(iris.data,iris.target)score=metrics.accuracy_score(iris.target,classifier.predict(iri
我想知道是否可以将变量添加到卷积神经网络的密集层中(以及来自先前卷积层的连接，会有一个额外的特征集可用于歧视目的)？如果这是可能的，谁能给我指出一个示例/文档来解释如何这样做？我希望使用Keras，但如果Keras限制太多，我很乐意使用TensorFlow。编辑:在这种情况下，我认为这应该起作用的方式是我向神经网络提供一个包含图像和相关特征集的列表(以及在训练相关分类期间)。EDIT2:我想要的架构类似于:____________________________________________________|Conv||Max||Conv||Max|||||Image-->|Laye
我看过thisexampleforlinearregression我想训练一个模型哪里我尝试过的#!/usr/bin/envpython"""Exampleforlearningaregression."""importtensorflowastfimportnumpy#Parameterslearning_rate=0.01training_epochs=1000display_step=50#Generatetrainingdatatrain_X=[]train_Y=[]f=lambdax:x**2forxinrange(-20,20):train_X.append(float(x
我正在尝试在tensorflow中创建一个具有多个softmax输出的网络，每个输出的大小都不同。网络架构为:输入->LSTM->丢弃。然后我有2个softmax层:10个输出的Softmax和20个输出的Softmax。这样做的原因是因为我想生成两组输出(10和20)，然后将它们组合起来产生最终输出。我不确定如何在Tensorflow中执行此操作。以前，要制作一个所描述的网络，但使用一个softmax，我想我可以做这样的事情。inputs=tf.placeholder(tf.float32,[batch_size,maxlength,vocabsize])lengths=tf.pla
下面的代码是我用来测试性能的:importtimeimportnumpyasnpimporttensorflowastft=time.time()foriinrange(400):a=np.random.uniform(0,1,(1000,2000))print("np.random.uniform:{}seconds".format(time.time()-t))t=time.time()foriinrange(400):a=np.random.random((1000,2000))print("np.random.random:{}seconds".format(time.time
Tensorflow文档指出，Variable可以在任何可以使用Tensor的地方使用，而且它们似乎可以完全互换。例如，如果v是一个Variable，那么x=1.0+v就变成了一个Tensor。两者之间有什么区别，我什么时候应该使用一个而不是另一个？ 最佳答案 的确，变量可以在张量可以使用的任何地方使用，但两者之间的主要区别在于，变量在多次调用run()时保持其状态，并且变量的值可以通过反向传播更新(它可以也可以根据文档保存、恢复等)。这些差异意味着您应该将变量视为代表模型的可训练参数(例如，神经网络的权重和偏差)，而您可以将张量视
