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python - 使用 tensorflow tf-transform 进行数据规范化

我正在使用Tensorflow对我自己的数据集进行神经网络预测。我做的第一个是在我的计算机中使用一个小数据集的模型。在此之后,我稍微更改了代码,以便使用具有更大数据集的GoogleCloudML-Engine在ML-Engine中实现训练和预测。我正在对Pandas数据框中的特征进行归一化,但这会引入偏斜,我得到的预测结果很差。我真正想要的是使用库tf-transform来规范化图中的数据。为此,我想创建一个函数preprocessing_fn并使用“tft.scale_to_0_1”。https://github.com/tensorflow/transform/blob/maste

python - 该代码片段在 tensorflow 代码中表示 "tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)"是什么意思?

我在很多tensorflow项目中看到了很多对这行代码的使用。这条线在tensorflow中有什么作用? 最佳答案 日志记录级别documentationpage基本上告诉你:如果您将其设置为显示的级别(INFO),则TensorFlow会告诉您所有带有标签INFO(或更重要)的消息。假设您只对WARN或ERROR感兴趣,那么您可以类似地设置tf.logging.set_verbosity(tf.logging.WARN) 关于python-该代码片段在tensorflow代码中表示"t

Python 列表理解 : test function return

有没有办法在列表(或字典)理解中测试函数的返回?我想避免这样写:lst=[]forxinrange(10):bar=foo(x)ifbar:lst.append(bar)并改用列表理解。显然,我不想写:[foo(x)forxinrange(10)iffoo(x)]所以呢?[foo(x)forxinrange(10)if???] 最佳答案 怎么样filter(None,map(foo,range(10)))如果您不想保留中间列表,请将map()替换为itertools.imap().和itertools.ifilter(),整个东西可

python - 通过导出器和 tf.train.write_graph() 保存模型之间的 tensorflow 区别?

保存模型有什么区别使用tensorflowserving中指定的导出器:例如:fromtensorflow.contrib.session_bundleimportexporter#fromtensorflow_serving.session_bundleimportexportersaver=tf.train.Saver(sharded=True)model_exporter=exporter.Exporter(saver)model_exporter.init(sess.graph.as_graph_def(),named_graph_signatures={'inputs':ex

python - 如何关闭 tf.contrib.learn Estimator 中的 events.out.tfevents 文件

在tensorflow.contrib.learn中使用estimator.Estimator时,在训练和预测之后,modeldir中有这些文件:p>检查点events.out.tfevents.1487956647events.out.tfevents.1487957016图表.pbtxtmodel.ckpt-101.data-00000-of-00001model.ckpt-101.indexmodel.ckpt-101.meta当图形复杂或变量数量大时,graph.pbtxt文件和事件文件可能会非常大。这是一种不写这些文件的方法吗?由于模型重新加载只需要检查点文件,因此删除它们不

python - 有没有一种简单的方法可以在 tensorflow 中将 tf.data.Dataset.from_generator 中的特性与自定义 model_fn(Estimator) 结合使用

我正在为我的训练数据使用tensorflow数据集api,为tf.data.Dataset.from_generatorapi使用input_fn和生成器defgenerator():......yield{"x":features},labeldefinput_fn():ds=tf.data.Dataset.from_generator(generator,......)......feature,label=ds.make_one_shot_iterator().get_next()returnfeature,label然后我使用如下代码为我的Estimator创建了一个自定义mo

python - 我如何判断 tf op 是否具有梯度?

我有兴趣在tensorflow中使用SparseTensor,但是,我经常得到LookupError:Nogradientdefinedforoperation...显然,对于稀疏张量的许多操作都没有定义梯度计算。在实际编写和运行我的代码之前,是否有任何简单的方法来检查操作是否具有梯度? 最佳答案 在tensorflow.python.framework.ops中有一个get_gradient_function函数。它接受一个操作并返回相应的梯度操作。示例:importtensorflowastffromtensorflow.pyt

Python 3.2 空闲 : range function - print or list?

我知道这是错误的做法,但我使用的是python3,但我是通过python2的书来研究它的。它说,>>>range(2,7)会显示[2,3,4,5,6]但我知道它不会显示上面的输出,我想。所以我尝试了:>>>>print(range(2,7))ta-da-它显示如下:range(2,7)看起来这是从P2到P3的变化之一,所以我尝试了:list(range(2,7))这个在IDLE上可以正常工作,但在记事本上不能正常工作以进行长时间编码。所以最后我尝试了:print(list(range(2,7)))它显示的内容与我的意图类似……我做对了吗?只有这样才能写吗?

python - 碎片 : Sending information to prior function

我正在使用scrapy1.1来抓取网站。该站点需要定期重新登录。我可以判断何时需要这样做,因为需要登录时会发生302重定向。基于#http://sangaline.com/post/advanced-web-scraping-tutorial/,我已经将RedirectMiddleware子类化,使位置httpheader在蜘蛛中可用:request.meta['redirect_urls']我的问题是,登录后,我设置了一个循环遍历100个页面以进行抓取的功能。可以说在15页之后我看到我必须重新登录(基于request.meta['redirect_urls']的内容)。我的代码如下所

python - 在 Azure Functions 中使用 Python 3

我的目标是让一些Python3代码作为AzureFunctions运行,但我无法让Python3工作(我意识到AzureFunctions中的python支持仍处于实验阶段)。这是我尝试过的。创建一个新的FunctionApp-我给它起了一个名字,其他一切都保持默认。创建了一个PythonHttpTrigger函数,代码如下:importsysimportosresponse=open(os.environ['res'],'w')response.write(sys.version)response.close()运行此函数会按预期输出"2.7.8(default,Jun302014,