tensorflow-estimator

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私は、トレーニング中に新しいEstimator APIが自動的にチェックポイントを保存し、トレーニングが中断されたときに最後のチェックポイントから自動的に再起動することに気付きました。残念ながら、最後の5つのチェックポイントしか保持していないようです。トレーニング中に保持されるチェックポイントの数を制御する方法を知っていますか？

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Export Tensorflow Estimator

私はAPI tf.estimatorに基づいてTensorflow（r1.4）でCNNを構築しようとしています。それは缶詰めのモデルです。このアイデアは、pythonで推定子を使ってネットワークを訓練して評価し、訓練後に生成されたpbファイルをロードすることによって、推定子なしでC++で予測を使用することです。私の最初の質問は可能ですか？はいの場合、トレーニングパートは機能し、予測パートも機能

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tf.Estimatorを使用している場合の損失ロギングメッセージの頻度を制御する方法

私はTF 1.4を使用しています。私の質問はtf.estimator.Estimatorについてです。ように私は、「損失およびステップ」情報メッセージの頻度を制御したい：私は見積もりのコンストラクタにtf.estimator.RunConfigを渡している INFO:tensorflow:loss = 0.00896569, step = 14901 (14.937 sec) 。しかし

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TFLearn、tensorflow.contrib.learn、またはtf.estimator？

私は数ヶ月間TensorflowとTFLearnを使っていました。私はいくつかの進歩を遂げました。しかし、私はTFLearn.DNN（）として機能するScikit学習型Estimatorを構築できることを期待していました。私はフィットすることができ、私は予測することができますが、evaluate（）が失敗しているので、クロスバリデーションはできません。テンソルフローを投げています... Value

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自分自身のtf.Estimatorを構築すると、model_paramsはmodel_dirをどのように上書きしましたか？ RuntimeWarning？

最近、私は、TFLearnを使ってカスタマイズされた深い神経ネットモデルを構築しました.Triearnは、scikit-learn見積もりAPIに深く学ぶと主張しています。私はモデルを訓練して予測をすることができましたが、スコアリング（評価）機能を働かせることができなかったので、クロスバリデーションはできませんでした。私はTFLearnについて様々なところで質問をしましたが、私は何の反応も得ていま

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TensorFlow - tf.Estimaorから私の損失値を得る方法

私はTensorFlowのtf.estimatorを使ってalexnetモデルを訓練しようとしています。訓練プロセスはスムーズに機能し、よく表示されたログを見ることができます。以下は INFO:tensorflow:loss = 2.61362, step = 294 INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 325 into /home/olu/Dev/da

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EstimatorとDataset APIで訓練された保存モデルを使用して予測を行う方法はありますか？

tf.estimatorとtf.data.TFRecordDatasetを使用して、model_fnのモデルを定義し、input_fn関数に入力して、cnnモデルを訓練しました。また、one-shot iteratorを使用して一度に1つのバッチの例を取得します。私はモデルファイル（ckpt、メタ、インデックス）をディレクトリに訓練しました。私がやりたいことは、訓練されたモデルに基づいて画像のラ

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Tensorflow Estimator：別のスクリプトでpredict（）関数を使用する

tf.Estimatorを使用してモデルを訓練し、評価しました。ここで、約83-85％の列車/評価精度に達しました。ここでは、Estimatorクラスのpredict（）関数呼び出しを使用して別のデータセットでモデルをテストしたいと思います。私は別のスクリプトでこれを行うことをお勧めします。私はthisにあります。私はSavedModelとしてエクスポートする必要があると言いますが、これは本当に

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Tensorflowのtf.estimatorでテンソルフローデバッグツールtfdbgを使用するにはどうすればよいですか？

私はTensorflowバージョン1.4で作業しており、train()機能をデバッグしたいと考えています。このリンクで https://www.tensorflow.org/programmers_guide/debugger#debugging_tf-learn_estimators_and_experiments がtf.contrib.learn Estimatorsのためにそれを行うための

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Tensorflow：ケラス、エスティメーターおよびカスタム入力機能

TF1.4はケーラーを不可欠な部品にしました。 propratery入力関数（つまり、tf.estimator.inputs.numpy_input_fnを使用しない）でKerasモデルからEstimatorを作成しようとすると、TensorflowはInput関数でモデルを融合できないため、機能しません。私はtf.keras.estimator.model_to_estimator keras