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NAOロボットにテンソルフローフレームワークをインストールするにはどうすればよいですか？

TensorFlowフレームワークをインストールして、NAISTのMNISTモデル（ディープニューラルネットワークで数字を認識させる）を試してみたい！私はapt-getののpython-ピップのpython-devの$ sudoをインストールするコマンドの$ sudoは--upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/te

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TensorFlow：形状誤差

は私のMNIST分類ネットワークを訓練した後、私は、テストデータの「予測」したいとテスト入力の形状 testimages = np.array(test) print(testimages.shape) > (28000, 784) feed_dict = {x: [testimages]} classification = sess.run(y, feed_dict) とValueE

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テンソルフローは混同行列で評価する

tensorflow CNN tutorialでは、精度を計算しますが、それを混乱行列に活用したいと考えています。すぐに、私の心にヒットする3つの異なるアプローチ：私が直接、私はsklearnを利用することができる、tensorflowに代わりtop_k_opの予測結果を計算してみました。しかし、計算に複数のスレッドを使用していたので、失敗しました（line 88）。私は訓練された変数を読み

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Tensorflow conv2d_transposeサイズエラー "out_backpropの行数が計算された値と一致しません"

私はtensorflowでコンボリューションオートエンコーダを作成しています。 tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError: Conv2DBackpropInput: Number of rows of out_backprop doesn't match computed: actual = 8, computed = 12

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Tensorflow - ValueError：形状の値を入力できません。

19個の入力整数フィーチャがあります。出力とラベルは1または0です。私はtensorflow websiteからMNISTの例を調べます。私のコードはここにある： validation_images, validation_labels, train_images, train_labels = ld.read_data_set() print "\n" print len(train_im

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インデックスを使用してテンソルで操作を実行する方法は？

ここに私がしようとしているものの短い例があります。他のテンソルの値に基づいて1つのテンソルにアクセスするにはどうすればよいですか？ import tensorflow as tf import numpy as np input_pl = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None,2])) mapping_pl = tf.placeholder(tf.in

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cloud9インストールでは/python/ops/seq2seq.pyを編集できません

ローカルインストールでは、/python/ops/seq2seq.pyにmodel_with_buckets（）の戻り値を追加しました。マジック（ローカル）のように動作します。それから、私のモデルファイル（/models/rnn/translate/seq2seq_model.py）と新しい/python/ops/seq2seq.pyをクラウド9にアップロードします。しかし、私はそれを実行すると

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テンソルフローのバッチ正規化

テンソルフローのAPIに既にバッチ正規化関数があることに気付きました。私が理解していないことの1つは、トレーニングとテストの間の手順をどのように変更するかです。バッチの正規化は、トレーニング中とテスト中に異なる動作をします。具体的には、トレーニング中に固定平均と分散を使用します。どこか良いサンプルコードがありますか？私はいくつかを見ましたが、スコープ変数が混乱しています

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Tensorflowは確定的ではありません。どこにあるべきですか

私は小さなネットワークを持っています。 [多くの時間]訓練を受け、チェックポイントに保存されました。これで、チェックポイントから別のスクリプトに復元して使用したいと思います。セッションを再作成します。ネットワーク全体を構築します。トレーニングの前に行ったのとまったく同じコードを使用して、すべての操作が再び作成されます。このコードは、time.time（） [実行ごとに異なる]を使用して、TF

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TensorFlowの動的に変化するウェイト

TensorFlowでは、トレーニング中にウェイトを変更しようとしていますが、結果に変化はありません。私は重みを崩そうとしましたが（ゼロに設定されています）、何もしないようです（完了までに時間がかかります）。私は何が欠けていますか？セッション中に通常の行列/テンソルのようにWを操作する方法はありますか？ from tensorflow.examples.tutorials.mnist import