skflow

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私は深い学習プロジェクトのために上位レイヤの抽象化を探しています。最近、ごくわずかです。私はこれについては本当に混乱していますが、より積極的にtflearn（docs）を維持し、またはtensorflow.contrib.learnされます。しかし、プロジェクトは異なっており、Githubに積極的に貢献しています。なぜ私はこのように働いているのか、同じ目標を持っているのか、同じ名前であるのか、

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skflowコード（テンソルフロー）をデバッグする方法gmm_ops.py？

こんにちは、私はテンソルフローが初めてです。私はTensorflow（skflow）gmm_ops.py（Gaussian Mixture Model）をデバッグしたい。私はエラーを取得しています：テンソルフロー：モデルは損失= NaNで分岐しました。どうすればいいですか？例はありますか？ raise NanLossDuringTrainingError tensorflow.python.t

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Windowsマシンでskflowをインポート

Windows PCでskflowをインポートしようとしています。 AnacondaをPython（3.5）にインストールして使用しました。テンソルフローを使用するのに問題はありませんが、skflowを使用する場合は、エラーが発生します。 ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-04faecc7c

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contrib.learn（SKFLOW）回帰の作成方法複数の値を予測する（TensorFlow 0.12.1）

これは質問skflow regression predict multiple valuesと非常によく似ています。しかし、それ以降のバージョンのTensorFlowは、この質問からの答えを時代遅れにしているようです。私はTensorFlow Learn回帰ニューラルネットワーク（DNNRegressor）で複数の出力ニューロンを持つことができます。参照された質問のコードをTensorFlowの

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Tensorflow Dataset APIはグラフprotobuffファイルサイズを2倍にします

概要：新しいtf.contrib.data.Datasetを使用すると、グラフのprotobuffファイルのサイズが2倍になり、Tensorboardでグラフを視覚化できません。詳細は：私はtf.contrib.learn.Experimentフレームワークと一緒に新しいTensorFlow tf.contrib.data.Dataset機能を実行しようとしています。私の入力データは、テンソル

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Tensorflow contrib.learn.Estimator multi-GPU

マルチGPUトレーニングにcontrib.learn.Estimatorを使用するには、model_fnにGPU割り当てを指定しようとしています。擬似コードで： def model_fn(X, y): with tf.device('/gpu:1'): ... various tensorflow ops for model ... return predic

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SkFlowへのCSVファイル

私はTensorflowを使い始めました。私の理解では、SkFlowはTensorFlow するためのインタフェースを簡素化され、私のために単純な良いです... です。 TensorFlow's Githubには、SkFlowに含まれているIrisデータセットを使用したいくつかの有用な起動例があります。これは最初の例である線形クラシファイアからのものです。 iris = datasets.loa

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SkFlow：モデルに数値データとテキストデータを入力

私はSkFlow/TensorFlowの学習の初期段階にありますので、私は何をしようとしているのかを正しく理解しています。車が排出ガステストに失敗するかどうかを予測するモデルを作ろうとしています。私のトレーニングとテストのcsv この make, fuel, year, mileage, days since service, passed test vw, diesel, 2015,

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SKFlowを使用したTensorflowタイムライン

テンソルフローのタイムラインhereは、クロムトレースマシンを使用してテンソルフローをプロファイリングする方法です。しかし例えば、Session.run()呼び出しで設定オプションを必要としているようだ、それを使用するには： SKFlowの一 with tf.Session() as sess: run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.Run