我正在尝试将Swift用于TensorFlow，并已按照此处的说明进行操作:https://github.com/tensorflow/swift/blob/master/Installation.md当我继续在SwiftPlayground文件中导入TensorFlow时:importTensorFlow我收到此错误:“事件工具链与Playground不兼容。无法加载libswiftCore.dylib”我能够在REPL中使用SwiftforTensorFlow，所以我知道它应该可以工作。有人对如何解决此问题有任何想法吗？它清楚地工作，如本演示所示:https://www.youtu
问题描述安装nvidia-tensorflow时执行语句pipinstallnvidia-tensorflow[horovod]出现如下错误：这里的错误非常令人头疼，GitHub上nvidia官方论坛里的讨论贴也无法解决。问题原因出现这个bug的原因是我们采用了两个源进行package的下载在执行语句pipinstallnvidia-tensorflow[horovod]前我们通常会执行pipinstallnvidia-pyindex这条语句会自动生成pip.conf，并加入额外源https://pypi.ngc.nvidia.com我们的安装进程在下载nvidia-tensorflow包时会
我的目标是使用TensorFlow做大事，但我想从小事做起。我有小的灰度方block(有一点噪音)，我想根据它们的颜色对它们进行分类(例如3类:黑色、灰色、白色)。我编写了一个小的Python类来生成正方形和1-hot向量，并修改了他们的基本MNIST示例以将它们输入。但它不会学到任何东西-例如对于3个类别，它总是猜对≈33%。importtensorflowastfimportgenerate_data.generate_greyscaledata_generator=generate_data.generate_greyscale.GenerateGreyScale(28,28,3
我想为我的TensorFlow图中的几个权重矩阵添加一个最大范数约束，alaTorch的renorm方法。如果任何神经元权重矩阵的L2范数超过max_norm，我想按比例缩小它的权重，以便它们的L2范数正好是max_norm。使用TensorFlow表达这一点的最佳方式是什么？ 最佳答案 这是一个可能的实现:importtensorflowastfdefmaxnorm_regularizer(threshold,axes=1,name="maxnorm",collection="maxnorm"):defmaxnorm(weight
我从单变量线性梯度下降的简单实现开始，但不知道如何将其扩展到多变量随机梯度下降算法？单变量线性回归importtensorflowastfimportnumpyasnp#createrandomdatax_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.5#FindvaluesforWthatcomputey_data=W*x_dataW=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))y=W*x_data#Minimizethemeansquarederrors.loss=t
我有一个预测张量(实际网络)(Pdb)pred和一个y张量y=tf.placeholder("float",[None,n_steps,n_classes])(Pdb)y我想把它喂给f.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred,y))但是，它要求尺寸为[batch_size,num_classes]所以我想reshapepred和y使它们看起来像这样但是当我运行reshape时，我得到了(Pdb)tf.reshape(pred,[40000])而不是(?,40000)我如何维护None维度？(批量大小维度)我还发布
我曾尝试使用批量归一化来使用TensorFlow训练我的神经网络，但我不清楚如何使用theofficiallayerimplementationofBatchNormalization(请注意，这与API中的不同)。在对他们的githubissues进行了一些痛苦的挖掘之后似乎需要一个tf.cond才能正确使用它，还需要一个“resue=True”标志，以便正确地重用BNshift和scale变量。在弄清楚之后，我提供了一个简短的描述，说明我认为如何正确使用它here.现在我写了一个简短的脚本来测试它(只有一个单层和一个ReLu，很难让它比这更小)。但是，我不是100%确定如何测试它。
在TensorFlow中，是否有任何功能可以让我找出网络中学习参数的数量？ 最佳答案 没有我知道的功能，但您仍然可以在tf.trainable_variables():上使用for循环计算自己total_parameters=0forvariableintf.trainable_variables():variable_parameters=1fordiminvariable.get_shape():variable_parameters*=dim.valuetotal_parameters+=variable_parameters
我目前正在查看Tensorflow中的Eager模式，想知道我是否可以提取图表以在Tensorboard中使用。我了解TensorflowEager模式实际上并没有用户必须创建的图形或session系统。但是，据我了解，引擎盖下有一个。这个隐藏的Graph和Session是否可以导出以支持Tensorboard中的可视化图形View？或者我是否需要将我的模型重做为图形/session执行形式？ 最佳答案 不，默认情况下，eagerexecution中没有图形和session，这也是它如此吸引人的原因之一。如果需要，您将需要编写与图形
我想要一个带有过滤器的二维卷积，该过滤器取决于tensorflow中小批量中的样本。任何想法如何做到这一点，特别是如果每个小批量的样本数量未知？具体来说，我有MBxHxWxChannels形式的输入数据inp，我有F形式的过滤器MBxfhxfwxChannelsxOutChannels。假设inp=tf.placeholder('float',[None,H,W,channels_img],name='img_input')。我想做tf.nn.conv2d(inp,F,strides=[1,1,1,1])，但这是不允许的，因为F不能有小批量维度。知道如何解决这个问题吗？
