我正在尝试将从TensorflowPython导出的图表导入TensorflowC++。我已经成功地将图表重新导入到Python中。我现在唯一想要的是用C++编写相同的代码，但我不确定C++api函数及其用法，因为Tensorflow网站上的文档不够好。这是我目前找到的C++代码。C++:namespacetf=tensorflow;tf::Session*session;tf::Statusstatus=tf::NewSession(tf::SessionOptions(),&session);checkStatus(status);tf::GraphDefgraph_def;sta
我正在处理基本的Tensorflow服务示例。我遵循MNIST示例，除了我想使用numpy数组来预测另一个numpy数组而不是分类。为此，我首先训练了我的神经网络x=tf.placeholder("float",[None,n_input],name="input_values")weights={'encoder_h1':tf.Variable(tf.random_normal([n_input,n_hidden_1])),'encoder_h2':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1,n_hidden_2])),'encoder_h3':
所以我的问题是知道是否有一种方法可以直接将值从vector(但我们也可以考虑array)传递给tensorflow::张量?我知道的唯一方法是一个一个地复制每个值。示例(二维vector):tensorflow::Tensorinput(tensorflow::DT_FLOAT,tensorflow::TensorShape({50,20}));autoinput_map=input.tensor();for(intb=0;b有没有更方便的方法呢？例如array到vector:intx[3]={1,2,3};std::vectorv(x,x+sizeofx/sizeofx[0]);
我在本网站尝试使用C++中的Tensorflow保存模型的示例:https://medium.com/jim-fleming/loading-a-tensorflow-graph-with-the-c-api-4caaff88463f#.ji310n4zo效果很好。但它不保存变量a和b的值，因为它只保存图形而不保存变量.我试图替换以下行:tf.train.write_graph(sess.graph_def,'models/','graph.pb',as_text=False)与saver.save(sess,'models/graph',global_step=0)当然是在创建保护程
在TensorFlow'sdocumentation,可以找到以下文本://NotrecommendedMatMulm(scope,a,b);//Recommendedautom=MatMul(scope,a,b);我看不到使用“推荐”样式有什么明显好处。第一个版本至少更短。此外，“推荐”版本可能包含更多与不必要的赋值操作相关的操作。我已经阅读该文档页面不少于六遍，但仍然无法理解其推理背后的基本原理。这个推荐只是风格问题还是第二个版本有一些好处？ 最佳答案 Alsothe"recommended"versionmightinclud
我正在运行cameraiOSexample由tensorflow分发，速度非常慢:在运行inception5h.zip的iPhone6上每次推理需要4-5秒模型。据我了解，这是GoogleNet模型，它是轻量级的，iOS代码拉出它的第一个输出层，大约是完整模型大小的一半。我在我的macbook上使用python界面运行了相同的模型，每次推理需要30毫秒。所以我想知道为什么在iOS上运行相同的模型比在macbook上慢150倍。似乎我做错了一些明显的事情。 最佳答案 这还没有很好的记录，但您需要将优化标志传递给编译脚本以获得库的快速版
我目前正在寻找不同的深度学习框架，专门用于训练和部署卷积神经网络。要求是，它可以在带有GPU的普通PC上进行训练，但是训练后的模型必须部署在三个主要的移动操作系统上，即Android、iOS和WindowsPhone。TensorFlow引起了我的注意，因为它的简单性和出色的Python界面。有一个适用于Android的示例应用程序(https://jalammar.github.io/Supercharging-android-apps-using-tensorflow/)，但我不确定它是否也可以部署在iOS和WindowsPhone上？如果没有，您能否推荐一个满足这些要求的替代框架
由于HadoopCloudera部署在Infra节点和Data节点中工作，因此应该使用相同的硬件配置将Tensorflow部署在哪里？在Infra节点或数据节点中？由于Tensorflow需要GPU，因此需要知道在哪里部署，以便我知道要在哪个节点上添加GPU。 最佳答案 https://github.com/linkedin/TonY使用TonY，您可以提交TensorFlow作业并指定工作器数量以及它们是否需要CPU或GPU。下面是如何使用README中的示例:在tony目录中还有一个tony.xml，其中包含您所有的TonY作业
我想用tensorflow做机器学习库，hadoop做大数据框架。但我不知道这些是兼容的。我无法在网站中搜索任何引用资料。我的问题是我可以将tensorflow与hadoop一起使用吗？(如果否)请推荐可与tensorflow一起使用的大数据框架。 最佳答案 它们是兼容的。在我的公司，我们有使用TensorFlow在Hadoop上运行的应用程序。为了清楚起见，请将TensorFlow视为可以在python中使用的python库。一个示例是编写一个Map-Reduce代码，其中映射器对数据进行分组/累积，而在reducer中，您的学习
我正在尝试从我的mac上的tensorflow读取外部hadoop。我从源代码构建了具有hadoop支持的tf，还在我的mac上构建了具有本地库支持的hadoop。我收到以下错误，hdfsBuilderConnect(forceNewInstance=0,nn=192.168.60.53:9000,port=0,kerbTicketCachePath=(NULL),userName=(NULL))error:java.lang.NoSuchFieldError:LOGatorg.apache.hadoop.ipc.ClientCache.getClient(ClientCache.ja
