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TensorFlow Python環境をWindowsからUbuntuに転送できますか？

私はLinux Mintを自分のシステムでデュアルブートしていますが、最近私はAnacondaをセットアップしました。基本的には、インストールしたすべてのパッケージで作成したテンソルフロー環境をWindows 10プラットフォームからMintプラットフォームにコピー/ペーストしたいと考えています。 Windowsのテンソルフロー環境の.zipファイルを作成してUSBドライブに転送し、MintのAn

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embedding_lookupはエンコーダとしてのみ使用されていますが、ptb_word_ln.pyにはデコーダがありません

テンソルフローの公式サンプルコードptb_word_ln.pyを見ているうちにembedding_lookupに関する質問があります。 the embedding_lookup node 入力としてのみ使用されています。出力はこれを使用しません。損失の評価はこの埋め込みの恩恵を受けることはできません。 embedding_lookupを使用したメリットは何ですか？オプティマイザでこのワード埋め込み

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各タイムステップで可変長出力のコストを計算します。

LSTMセルとTensorflowを使用してテキスト生成ニューラルネットワークを作成しようとしています。私は時間主形式[time_steps、batch_size、input_size]で文章をネットワーク上で訓練しています。シーケンスの次の単語を予測するために、各時間ステップを欲しいと思います。シーケンスはタイムステップまで空の値で埋められ、別のプレースホルダにはバッチ内の各シーケンスの長さが含

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sshでテンソルフローを実行

私はtensorflowとsshを初めて使用しています。私は訓練をスピードアップするためにgpuを使う必要があるので、sshを使って私の大学のサーバー上に構築したテンソルフローモデルを実行したい。私はこれにテンソルフローパッケージがプリインストールされているかどうかを確認する必要があります。私が使用しているオペレーティングシステムはmacosです。

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TF再トレーニングモデルの使用

TensorFlow Retrain のGolang classifierを使用して生成された再トレーニングモデルを正しく使用する方法を理解しようとしています。私は（極端に異なると間違った結果 Golang分類器を使用して）異なるモデルグラフの操作を反復した後を使用する場合は、私は私はそれのために行くのアプリにいくつかの変更をした別の結果を取得しています作品： session.Run( map

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部分ラベルのないTensorflowマルチラベル分類

テンソルフローが負のラベルと未知のラベルを区別できるかどうか疑問です。たとえば、ニュース分類のシナリオでは、インスタンスが「スポーツ」と「エンターテイメント」に属し、「政治」に属していないことを確認しますが、ゲーム"。私はワンホットエンコーディングでこれらのラベルを扱う場合は、「スポーツ」、「エンターテインメント」、「政治」と「ゲーム」の順で、それが好きなはずです。 # here I use

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tf.nn.static_rnnは、入力と比較して異なるサイズの出力を提供します

私はtensorflowを使用してLSTMネットを実装しようとしています。 iはユニット数= 4 cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(4, state_is_tuple=True) とLSTMcellを有し、私の入力iが4 inputs_series = tf.split(data_hold, 4, axis=1) に分割2 X 44（data_hold）行列で

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ファイルから復元されたグラフにDropoutWrapperのoutput_keep_probを設定する方法

LSTMの周りにDropoutWrapperを使用してモデルを構築し、訓練しました。モデルは保存され、後で新しいデータをテストするために復元されました。ドロップアウトをテストモードに変更したい（output_keep_prob = 1.0）。それを見つける方法を理解することはできません。復元されたグラフには、私のようなものは見えません。ありがとうございます！（私は答えを受け入れ、この質問はすで

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tensorboardは構造を表示しません（初心者がLSTMをやろうとしています）

私はTensorflowを使ってLSTMを作成しようとしています。残念ながら私は実際にPythonを知らないので、最も簡単なものでも苦労しています。私は最初にできる最も簡単なLSTMを作ろうとしましたが、それを実行してTensorBoardを開くと、構造ページは空です（ロードされますが空のページが表示されます）。理由を理解できるかどうか確認してください。 net = tflearn.input_d