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テンソルフローでは、word2vecモデルを実行しているときに文で区切る方法は？

gensim word2vecでは、入力は文のリストです。しかし、テンソルフローword2vecでは、入力は単語のリスト（連結文をまとめて）です。 {target word、context word}の組を作るときに文を分ける方法はありますか？私は次のコードを使用しています： https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.8/tensorflo

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TensorFlowで再帰的ニューラルネットワークを実装するにはどうすればよいですか？

TensorFlowを使用して[Socher et al. 2011]のような再帰的ニューラルネットワークを実装する方法はありますか？これはTensorFlowによってうまくサポートされているリカレントニューラルネットワークとは異なることに注意してください。違いは、ネットワークは線形の一連の操作に複製されず、ツリー構造に複製されることです。 While opを使用して、自分のデータセットの各エ

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テンソルフローインデックス作成の仕組み

テンソルフローの基本概念を理解することができません。テンソルの読み込み/書き込み操作のインデックス作成はどのように機能しますか？この特定するために、どのように次のnumpyの例は、（アレイ、インデックスと値が割り当てられるためテンソルを用いて）tensorflowに変換することができる。 x = np.zeros((3, 4)) row_indices = np.array([1, 1, 2])

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テンソルでテンソルの値をプリントする方法mnist_softmax.py

TensorFlow 0.8でmnist_softmax.pyを実行しようとしました。モデルテストステップの直前にyとy_という値を観測したいと思います。以下はコードです： print(y) # added by me print(y_) # added by me # Test trained model correct_prediction = tf.equal(tf.argmax

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`tf.cond`の動作によって混乱します

グラフに条件付き制御フローが必要です。 predがTrueの場合、グラフは変数を更新するopを呼び出す必要があります。それ以外の場合は変数を変更しません。簡略化されたバージョンである：ただし、Iはupdate_x_2がtf.condによって選択されていない場合にアサインOPも呼ばれている意味と同じ結果y=[2]にその両方pred=Trueとpred=Falseリードを見つける pred = tf.

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Tensorflow：テンソルの値を変更する方法

Tensorflowを使用してモデルをトレーニングする前に、データの前処理を行う必要があるため、tensorの変更が必要です。しかし、私はnumpyを使用して方法のようtensorの値を変更する方法については考えています。そうすることの最善の方法は、直接tensorを変更することが可能であることです。しかし、Tensorflowの現在のバージョンでは不可能と思われます。別の方法は、プロセスのため

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私は、たとえば、インデックスのリストで特定のテンソルを取得するためにテンソルをスライスしたいときTensorFlow

のスライステンソルのエラーを取得： word_weight = tf.get_variable("word_weight", [20]) a= word_weight[ [1,6,5] ] （私はword_weight[1], word_weight[6], word_weight[5]を取得したい）しかし、私は取得上記のコードを実行するとエラーが発生します。上げるとValueError

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テンソルフローのCNNの機能を使用してオブジェクトを検出する方法は？

私は、イメージ内のオブジェクトを検出（ローカライズ）するエンドツーエンドの統合モデルを作成しようとしています。オブジェクト自体は「野生のテキスト」のように多くの種類がありますが、オブジェクトの周囲のフィーチャは関心領域がどこにあるかを判断する必要があります。顔自体の特徴を考慮することなく、人間の顔を検出するようにします。すなわち首の周りのいくらかの怒りの距離。出力をオブジェクトの座標にするか、

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TensorFlowでフィードとフェッチ変数

Tensorflowで同じ変数をフィードしたりフェッチしたりする方法はありますか？そうでない場合、なぜこれは許されないのですか？エラーが発生しました： StatusNotOK：無効な引数：Reshape：0の両方が入力され、取得されます。

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オートエンコーダーをエンコーダーとデコーダーに分離する方法（TensorFlow + TFLearn）

私はtflearnを使って簡単なオートエンコーダーを書いています。 net = tflearn.input_data (shape=[None, train.shape [1]]) net = tflearn.fully_connected (net, 500, activation = 'tanh', regularizer = None, name = 'fc_en_1') #hidde