我想在tensorflow中做一个动态损失函数。我想计算信号FFT的能量，更具体地说，只计算最主要峰值周围大小为3的窗口。我无法在TF中实现，因为它会抛出很多错误，例如Stride和InvalidArgumentError(回溯见上文):Expectedbegin,end,andstridestobe1Dequalsizetensors,但取而代之的是形状[1,64]、[1,64]和[1]。我的代码是这样的:self.spec=tf.fft(self.signal)self.spec_mag=tf.complex_abs(self.spec[:,1:33])self.argm=tf.c
我正在学习教程并可以浏览代码，训练神经网络并评估其准确性。但我不知道如何在新的单个输入(字符串)上使用经过训练的模型来预测其标签。你能建议如何做到这一点吗？教程:https://medium.freecodecamp.org/big-picture-machine-learning-classifying-text-with-neural-networks-and-tensorflow-d94036ac2274session代码:#Launchthegraphwithtf.Session()assess:sess.run(init)#Trainingcycleforepochinran
注意:我的第一个问题在这里。请原谅缺乏细节或信息。如果需要，非常乐意澄清。我在Mac上运行TensorFlow1.0.0，并且在使用learn.Estimator类时不断收到此警告WARNING:tensorflow:From:25:callingfit(fromtensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.estimator)withyisdeprecatedandwillberemovedafter2016-12-01.Instructionsforupdating:EstimatorisdecoupledfromScikitLe
我想构建一个用于回归的玩具LSTM模型。This不错的教程对于初学者来说已经太复杂了。给定一个长度为time_steps的序列，预测下一个值。考虑time_steps=3和序列:array([[[1.],[2.],[3.]],[[2.],[3.],[4.]],...目标值应该是:array([4.,5.,...我定义了以下模型:#NetworkParameterstime_steps=3num_neurons=64#(arbitrary)n_features=1#tfGraphinputx=tf.placeholder("float",[None,time_steps,n_featur
我正在提取可能与我遇到的问题相关的部分代码:fromPILimportImageimporttensorflowastfdata=Image.open('1-enhanced.png')......raw_data=dataraw_img=raw_data我收到以下长消息，我不确定如何分析(您知道这里发生了什么吗):Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py",line490,inapply_oppreferr
我试图理解线性回归……这是我试图理解的脚本:'''AlinearregressionlearningalgorithmexampleusingTensorFlowlibrary.Author:AymericDamienProject:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/'''from__future__importprint_functionimporttensorflowastffromnumpyimport*importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltrng=numpy.rand
我正在尝试运行KerasMINSTexample在Geforce2080上使用tensorflow-gpu。我的环境是Linux系统上的Anaconda。我正在从命令行pythonsession运行未修改的示例。我得到以下输出:UsingTensorFlowbackend.Devicemapping:/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0->device:0,name:GeForceRTX2080,pcibusid:0000:01:00.0,computecapability:7.5x_trainshape:(60000,28,28,1
tensorflow中tf.control_dependencies(tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS))的目的是什么？更多上下文:optimizer=tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate)withtf.control_dependencies(tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)):train_op=optimizer.minimize(loss_fn,var_list=tf.trainable_variables())
我对使用TensorFlow计算矩阵行列式的导数很感兴趣。我通过实验可以看出，TensorFlow并没有实现通过行列式求微分的方法:LookupError:Nogradientdefinedforoperation'MatrixDeterminant'(optype:MatrixDeterminant)进一步调查表明，实际上可以计算导数；参见例如Jacobi'sformula.我确定，为了实现这种通过行列式进行区分的方法，我需要使用函数装饰器，@tf.RegisterGradient("MatrixDeterminant")def_sub_grad(op,grad):...但是，我对t
有没有办法在批处理中修改我的图像的构图？目前，当我正在创建例如大小为4的批处理，我的批处理将如下所示:第1批:[Img0Img1Img2Img3]第2批:[Img4Img5Img6Img7]我需要修改我的批处理的组成，以便它只转移一次到下一张图像。那么它应该是这样的:第1批:[Img0Img1Img2Img3]第2批:[Img1Img2Img3Img4]第3批:[Img2Img3Img4Img5]第4批:[Img3Img4Img5Img6]第5批:[Img4Img5Img6Img7]我在我的代码中使用了Tensorflow的数据集API，如下所示:deftfrecords_train_
