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私は機械学習の初心者であり、現在は深い学習とconvNetsについて学習しようとしています。私はtensorflow.orgのチュートリアルに従っており、最初の2つのチュートリアルを行っています。しかし、今まで私は2次元入力ベクトル（画像）の例を行ってきました。私の究極の目標は、（1dベクトルである）スペクトルのピークを認識できるようにCNNを訓練できることです。どのように私はこの問題に近づくべ

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Tensorflowを使用してCSVファイルからイメージとラベルをロードする

私は今朝TensorFlow io APIを取得しようとしています。調査の結果、データを読み込むことができましたが、デキュー時にイメージとラベルを正しくバインドできません。 im_batchとlb_batchの順序は（画像はランダムなラベルにバインドされている）台無しにされ # load csv content csv_path = tf.train.string_input_producer

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train.pyを実行するとテンソルフローが発生する

TypeError：フィードの値をtf.Tensorオブジェクトにすることはできません。許容されるフィード値には、Pythonスカラ、文字列、リスト、またはnumpy ndarraysが含まれます。私のテンソルフローコードを実行すると私のコードの下にいくつかのバグはありますか？私はfeed_dict型を使用してテンソル型を変換しました。なぜまだ失敗したのですか？ with tf.Session(

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syntaxnetの構築中にBazelビルドが「genrule @six_archive //を実行しています：copy_six failed」というエラーが発生しました

syntaxnet's github pageの説明に従って、構文解析パーサモデルを構築しようとしています。私のシステムはDebian Wheezyです。 Ubuntu 14.04 LTSまたは15.05と大きく異なるはずはありません。私はソースから0.26bzのbazelをコンパイルしており、正しく動作するように見えます。 bazel test syntaxnet/... util/utf8/

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テンソルフローモデルにオプティマイザを選択するにはどうすればよいですか？

Tensorflowにはオプティマイザの大量のコレクションがあるようですが、特定のクラスの損失機能に最も適したガイドライン（またはレビューペーパー）がありますか？

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TensorFlowの高階関数 - 使用方法は？ TF内

新しい高階関数は、ここでは詳述されている： https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/api_docs/python/functional_ops.html#map_fn は特に、マップ機能が便利になります。ここで彼らは、チュートリアルのために書いたものです：これは、このエラーを与える実行 import tensorflow as tf elems = [

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FlaskでWebサーバーにTensorflowをデプロイ

イメージ分類アプリケーションのために、AWSサーバー（AMI ID：Deep Learning（ami-77e0da1d））にテンソルフローを持つFlask Webアプリケーションをデプロイしようとしています。私は、サーバーにtensorflow使用する場合、それは正常に動作しますが、私はアプリでそれを使用しようとすると、私が取得： No data received ERR_EMPTY_RESP

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私のCNNはなぜ学ばないのですか？

私は深く学ぶのが初めてです。そして、私はちょうどTensorflowでCNNを実装し、CIFAR-10（オブジェクト認識ベンチマーク、画像はの10種類の異なるクラスにあります）で試してみました。訓練の過程で、訓練の損失は最初（100000から3まで）に急速に減少しましたが、それは常に（これはおよそlog（1/10）です）で立ち往生しました。私はクロスエントロピーを損失関数として使用しているので、

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私はinception-v3モデルをcpuだけで鍛えることは可能でしょうか？

私は次のようにインセプション-V3上の自分のイメージベースで訓練してみてください： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/inception/inception/inception_train.py 私はこのエラーを取得する： File "/tensorflow/tensorflow/models/inception/bazel-bin/