我的TensorFlow模型使用tf.random_uniform来初始化一个变量。我想在开始训练时指定范围，所以我为初始化值创建了一个占位符。init=tf.placeholder(tf.float32,name="init")v=tf.Variable(tf.random_uniform((100,300),-init,init),dtype=tf.float32)initialize=tf.initialize_all_variables()我像这样在训练开始时初始化变量。session.run(initialize,feed_dict={init:0.5})这给了我以下错误:V
使用tensorboard--logdir=/home/vagrant/notebook启动tensorboard在tensorboard:6006>图表中，它说没有找到图表定义文件。要存储图表，请创建一个tf.python.training.summary_io.SummaryWriter并通过构造函数或调用其add_graph()方法传递图表。importtensorflowastfsess=tf.Session()writer=tf.python.training.summary_io.SummaryWriter("/home/vagrant/notebook",sess.gra
我正在使用tensorflow1.10Python3.6我的代码基于预制的irisclassificationmodel由TensorFlow提供。这意味着，我使用的是TensorflowDNN预制分类器，具有以下区别:10个特征而不是4个。5节课而不是3节课。测试和训练文件可以从以下链接下载:https://www.dropbox.com/sh/nmu8i2i8xe6hvfq/AADQEOIHH8e-kUHQf8zmmDMDa?dl=0我编写了一个代码将这个分类器导出为tflite格式，但是python模型中的准确度高于75%，但是当导出时准确度大约下降到45%，这意味着大约30%的
我正在尝试在具有64个CPU的CentOS7机器上同时运行多个TensorFlowsession。我的同事报告说，他可以使用以下两个代码块在他使用4个内核的机器上产生并行加速:mnist.pyimportnumpyasnpimportinput_datafromPILimportImageimporttensorflowastfimporttimedefmain(randint):print'Setnewseed:',randintnp.random.seed(randint)tf.set_random_seed(randint)mnist=input_data.read_data_s
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。Improvethisquestion似乎为了充分使用TensorFlow和相关库，我需要从Python访问它。使用TensorFlow需要构建相当复杂的图形，Python帮助程序库(例如Keras)以复杂的方式自动执行这些图形。我看不到直接从.NET执行此操作的方法。参见例如respectiveGitHubdiscussionaboutC#support.我的想法是:主C#应用程序将调用一个Python
我对Python、机器学习和TensorFlow还是个新手，但我会尽我最大的努力直接进入。不过，我需要一些帮助。我的数据目前在Pandas数据框中。如何将其转换为TensorFlow对象？我试过了dataVar_tensor=tf.constant(dataVar)depth_tensor=tf.constant(depth)但是，我得到错误[15780行x9列]-得到形状[15780,9]，但想要[]。我确信这可能是一个简单的问题，但我真的需要帮助。非常感谢附言。我在Windows10上使用AnacondaPython3.5运行tensorflow0.12
我有一个长度为t(x0,...,xt)的时间序列，其中每个xi都是一个d维向量，即xi=(x0i,x1i,....,xdi)。因此我的输入X的形状为[batch_size,d]tensorflowLSTM的输入大小应为[batchSize,hidden_size]。我的问题是我应该如何将我的时间序列输入到LSTM中。我想到的一种可能的解决方案是具有大小为[d,hidden_size]的附加权重矩阵W，并使用X*W+B输入LSTM。这是正确的还是我应该向网络输入其他内容？谢谢 最佳答案 您的直觉是正确的；您需要的(以及您所描述
我是Tensorflow的新手，我正在尝试构建能够对我的图像执行OCR的模型。我必须阅读9个字符(固定在所有图像中)、数字和字母。我的模型将与此类似https://matthewearl.github.io/2016/05/06/cnn-anpr/我的问题是，我是否应该先针对每个字符训练我的模型，然后组合字符以获得完整的标签表示。或者我应该直接训练全标签？我知道我需要传递给模型，图像+相应图像的标签，这些标签的格式是什么，是文本文件吗，我对那部分有点困惑，所以关于标签格式的任何解释都是传递给模型会有帮助吗？我很感激，谢谢。 最佳答案
我正在尝试在tensorflow中定义一个自定义操作，其中有一点我需要构建一个矩阵(z)，该矩阵将包含两个矩阵的行对的所有组合的总和(x和y)。一般来说，x和y的行数是动态的。在numpy中它相当简单:importnumpyasnpfromitertoolsimportproductrows_x=4rows_y=2dim=2x=np.arange(dim*rows_x).reshape(rows_x,dim)y=np.arange(dim*rows_y).reshape(rows_y,dim)print('x:\n{},\ny:\n{}\n'.format(x,y))z=np.zero
我想在我导出的Keras模型中包含我的自定义预处理逻辑，以便在TensorflowServing中使用。我的预处理执行字符串标记化并使用外部字典将每个标记转换为索引以输入到嵌入层:fromkeras.preprocessingimportsequencetoken_to_idx_dict=...#readfromfile#CustomPythonicpre-processingstepsoninput_datatokens=[tokenize(s)forsininput_data]token_idxs=[[token_to_idx_dict[t]fortints]fortsintoke
