我为我的神经网络编写了自定义损失函数，但它无法计算任何梯度。我认为这是因为我需要最高值的索引，因此使用argmax来获取该索引。由于argmax不可微分，我可以绕过这个问题，但我不知道这怎么可能。有人能帮忙吗？ 最佳答案 正如aidan所建议的，它只是一个softargmax被beta拉到了极限。我们可以使用tf.nn.softmax来解决数值问题:defsoftargmax(x,beta=1e10):x=tf.convert_to_tensor(x)x_range=tf.range(x.shape.as_list()[-1],dt

我了解到tf.train.replica_device_setter可用于始终在同一参数服务器(PS)(使用循环法)和一个工作人员上的计算密集型节点上自动分配变量。相同的变量如何在多个图形副本中重复使用，由不同的工作人员构建？参数服务器是否只查看工作人员要求的变量名称？这是否意味着如果两个图中的变量命名相同，则不应并行使用任务来执行两个不同的图？ 最佳答案 tf.train.replica_device_setter()它的行为非常简单:它纯粹是本地决定为每个tf.Variable分配一个设备。在创建时——以循环方式跨参数服务器任务

我有一堆函数，它们创建了计算图的一部分。在一些这样的功能中，我做withtf.name_scope("my_scope_name"):self._eye_n_components=tf.eye(se...在我调用的最顶层函数的开头tf.reset_default_graph()然后调用那些部分函数，​​它们也可以相互调用。不幸的是，我得到一个错误Error:Donotusetf.reset_default_graph()toclearnestedgraphs.Ifyouneedaclearedgraph,exitthenestingandcreateanewgraph.几个问题。1)什

给定一个TensorFlowtf.while_loop，我如何计算每个时间步的x_out相对于网络所有权重的梯度？network_input=tf.placeholder(tf.float32,[None])steps=tf.constant(0.0)weight_0=tf.Variable(1.0)layer_1=network_input*weight_0defcondition(steps,x):returnsteps一些笔记在我的网络中，条件是动态的。不同的运行将运行while循环不同的次数。调用tf.gradients(x,tf.trainable_variables())崩

在训练预先设定的估算器时，打印精度指标以及损失的最简单方法是什么？大多数教程和文档似乎都在解决您何时创建自定义估算器的问题——如果打算使用其中一个可用的估算器，这似乎有点过分了。tf.contrib.learn有一些(现已弃用)监视器Hook。TF现在建议使用hookAPI，但它似乎实际上并没有附带任何可以利用标签和预测来生成准确度数字的东西。 最佳答案 您是否尝试过tf.contrib.estimator.add_metrics(estimator,metric_fn)(doc)？它需要一个初始化的估计器(可以预先封装)并向其添加

我有一个文档列表和整个语料库中每个唯一单词的tf-idf分数。我如何在二维图上将其可视化，以便衡量运行k-means需要多少集群？这是我的代码:sentence_list=["Hihowareyou","Goodmorning"...]vectorizer=TfidfVectorizer(min_df=1,stop_words='english',decode_error='ignore')vectorized=vectorizer.fit_transform(sentence_list)num_samples,num_features=vectorized.shapeprint"nu

所以，这可能是一个愚蠢或显而易见的问题，但请耐心等待。我是一名数学专业的学生，​​我已经进入最后一年了，一直在学习使用神经网络来取乐。我不是程序员，所以错误是我经常遇到的事情。通常我可以把它们整理出来，但是今天我收到了一个我就是想不通。当我尝试执行我的代码时，我收到一条错误消息:"Traceback(mostrecentcalllast):File"C:\PythonPractice\gan.py",line93,inn()File"C:\PythonPractice\gan.py",line73,innnwithtf.Sessionassess:AttributeError:__en

所以我通过以下代码让我的keras模型与tf.Dataset一起工作:#Initializebatchgenerators(returnstf.Dataset)batch_train=build_features.get_train_batches(batch_size=batch_size)#CreateTensorFlowIteratorobjectiterator=batch_train.make_one_shot_iterator()dataset_inputs,dataset_labels=iterator.get_next()#CreateModellogits=.....

tf.train.init_from_checkpoint似乎初始化了通过tf.get_variable创建的变量，但不是通过tf.Variable创建的变量。例如，让我们创建两个变量并保存它们:importtensorflowastftf.Variable(1.0,name='foo')tf.get_variable('bar',initializer=1.0)saver=tf.train.Saver()withtf.Session()assess:tf.global_variables_initializer().run()saver.save(sess,'./model',glo

我注意到tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels,logits)主要执行3个操作:将softmax应用于logits(y_hat)以对其进行归一化:y_hat_softmax=softmax(y_hat)。计算交叉熵损失:y_cross=y_true*tf.log(y_hat_softmax)对一个实例的不同类求和:-tf.reduce_sum(y_cross,reduction_indices=[1])代码借自here完美地证明了这一点。y_true=tf.convert_to_tensor(np.array([[0.0,1.