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.

更具体地说，我有一个简单的fprop，它是tf操作的组合。我想使用RegisterGradient用我自己的梯度方法覆盖tensorflow梯度计算。这段代码有什么问题？importtensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportops@ops.RegisterGradient("MyopGrad")deffrop_grad(op,grad):x=op.inputs[0]return0*x#zeroouttoseethedifference:deffprop(x):x=tf.sqrt(x)out=tf.maximum(x,.2)re

我正在尝试向使用新的tf.estimatorAPI的模型添加一些TensorBoard日志记录。我有一个像这样设置的钩子(Hook):summary_hook=tf.train.SummarySaverHook(save_secs=2,output_dir=MODEL_DIR,summary_op=tf.summary.merge_all())#...classifier.train(input_fn,steps=1000,hooks=[summary_hook])在我的model_fn中，我还创建了一个summary-defmodel_fn(features,labels,mode)

如果我只使用这样的单层:layer=tf.layers.dense(tf_x,1,tf.nn.relu)这只是具有单个节点的单层吗？或者它实际上是一组只有一个节点的层(输入层、隐藏层、输出层)？我的网络似乎只用了1层就可以正常工作，所以我对设置很好奇。因此，下面的设置是否有2个隐藏层(layer1和layer2都是隐藏层)？或者实际上只有1个(只是第1层)？layer1=tf.layers.dense(tf_x,10,tf.nn.relu)layer2=tf.layers.dense(layer1,1,tf.nn.relu)tf_x是我的输入特征张量。 最佳