tensorboard

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編集をGPUを使用していません。すべては最後のコマンドまで細かいです： bazel-bin/inception/flowers_train \ --config=cuda \ --train_dir="${TRAIN_DIR}" \ --data_dir="${OUTPUT_DIRECTORY}" \ --pretrained_model_checkpoin

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テンソルでイメージテンソルをサンプルする方法

の形状を持つ1つのイメージテンソルと、B*H*W*2の1つの位置テンソルを持っています。位置テンソルの値はピクセル座標であり、これらのピクセル座標に従って画像データテンソルのピクセルをサンプリングしたいと思います。私はテンソルを1次元のテンソルに再整形するような方法を試しましたが、本当に不便だと思います。私は、マトリックスマッピング（例えば、opencvで再マップ）のようなもっと便利なアプローチで

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TensorFlowの損失関数（MLP）の奇妙なNaN値

私があなたを助けてくれることを願っています。私はTensorFlowと私がインターネット上で見つけたいくつかのチュートリアルを使用して、小さな多層パーセプトロンを実装しています。問題は、ネットが何かを学ぶことができるということです。これは、何らかの形でトレーニングエラーの価値を最適化し、まともな精度を得ることができたことを意味し、それが私が目指していたものです。しかし、私はTensorboardで

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登録するコールバック

私はTensorboardを使用してトレーニングプロセスを視覚化したいhttps://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/pretrained_word_embeddings.py でPretrainedワード埋め込みモデルの例から学んでいます。 KerasにはSequential APIのhttps://keras.io/callback

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GradientDescentOptimizerを使用しているときに、TensorFlowでバックプロパゲーションが実装されていますか？

TensorFlowのホワイトペーパーでは、勾配はチェーンルールで後方パスで計算されると述べられています。私はTensorboardでチュートリアル "https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py"を視覚化しましたが、これが実際に起こ

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テンソルボードの視覚化における垂直軸の範囲の調整

テンターボードで次のグラフが頻繁に発生します。最初の2〜3回の繰り返しでは大幅な低下があり、その後は収束が遅くなります。縦軸の範囲を調整して、後の部分に焦点を当てて減少しているかどうかを確認する方法はありますか？あるいは、テンソルボードに最初のいくつかのデータポイントを無視し、他のデータポイントの垂直軸を自動調整するように指示することはできますか？ありがとうございます！

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Tensorflow - サマリーをテンソルに書く

Tensorflowを使用してTensorflowの実行を視覚化しています。エポックごとに値を書き込むサマリーグラフを作成したいと思います。私はこのような何かをしたい： with graph.as_default(): tf_ending = tf.placeholder(tf.bool) tf.scalar_summary('Loss', loss) # Some summ

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tensorboard

要約を書いている間、 summary_writer1 = tf.train.SummaryWriter(logs_path, graph=tf.get_default_graph()) が正常に動作してtensorboard上のグラフを生成して、グラフを視覚化することができませんが、モデルを訓練するためのコードを実行中に次のエラーが summary_writer2 = tf.train.Sum

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ターミナルからTensorboardを実行しようとすると "segmentation fault（core dumped）"と表示される

私は10クラス以上の信号を分類するための小さなRNNを持っています。ネットワークは私に約0.2-0.4％のエラーを与えます。今私はテンソルボードを使ってネットワークを視覚化しようとしています。私は確認したいノード（そのような重量、バイアス、コストなど）のための要約操作を作成しました。私はすべての要約をマージしました。はtensorflowセッションを開始し、ライター= tf.train.S

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同じグラフを使用してTensorFlowでトレーニングと検証の精度を表示

私はTensorFlowモデルを持ち、このモデルの一部が精度を評価します。 accuracyは、テンソルフローグラフの別のノードで、logitsとlabelsを取ります。私はトレーニング精度をプロットしたい場合は、これは簡単です：、その後 tf.scalar_summary("Training Accuracy", accuracy) tf.scalar_summary("SomethingE