tensorflow

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スローします。 def x1_x2_diff_net_v0(): x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 4]) lb = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2]) #First fc layer with tf.variable_scope('fc1') as scope: w

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テンソルのリストをテンソルフローのグラフの入力として渡すにはどうすればよいですか？

私はtf.placeholder()の形状[None, None, 10]を使ってテンソルに入力を渡します。今、私は入力の最初の次元を反復し、その次元の各スライスにある関数を適用したいと思います。しかし、私がPython forループを使用してこれを実行しようとすると、Tensorオブジェクトが "iterable"ではないというエラーが表示されます。テンソルのリストとして入力を渡す方法はありま

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feed_dictの中でint値を渡すことは許されていますか？

データのデータ一括入力ごとに、グラフにint値を指定する必要もあります。実行時に値にアクセスする必要があります。 feed_dictを使ってもいいですか？

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テンソルフローでマルチクラスヒンジ損失を実装する方法

テンソルフローでマルチクラスヒンジ損失を実装したいと思います。以下のように製剤は、次のとおりです。私は予測が正しければ、それは難しい秒、最大予測確率を取得するために見つけます。私はtf.nn.top_kを使ってそれを計算しようとしましたが、残念ながらtf.nn.top_kは勾配演算を実装していません。だから私はこれをどのように実装できますか？

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ディープラーニング用のPythonライブラリまたはAPIはありますか？

私は、主に画像処理に基づく作業で、Pythonで深く学習する必要があります。 Pythonにはディープラーニング用の標準ライブラリやAPIがありますか？

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TensorFlow：変数の内容に名前でアクセス

私は以下のような状況に陥っています：私はすでにネットを構築し、保存しています。今、私はネットを復元し、重み行列を視覚化しようとしています。私はすべての変数の名前を知っていますが、評価のためにセッションに渡す変数に割り当てられたPythonマーカーはありません。変数内のデータを取得するにはどうすればよいですか？ここでは、私のコードの状況です： dataset_params = nn_param

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TensorFlowデコンボリューション演算が存在しますか？

NNからの画像生成にデコンボリューションレイヤーを使用する必要があります。 TensorFlowの実装は存在しますか？

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どのように解決することができますが、私は2つのCONV層とフルCONECT層とTensorFlowにMNISTのデモを実行したTensorFlow

で「GPUメモリを使い果たした」、私は「2.59GiBを割り当てようmemeoryを使い果たした」というメッセージが表示されましたしかし、それは総メモリが4.69GiBであり、空きメモリが3.22GiBであることを示しています、どうすれば2.59GiBで停止できますか？大規模なネットワークでは、どのようにGPUメモリを管理できますか？それはそれについてではありませんどのように事前に割り当てることメ

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"PoolAllocator"に長時間いる

こんにちは私はpoolallocatorについて質問があります。トレーニングを始めると、「PoolAllocator」を実行するのに数時間かかりました。いくつかのログを以下に示します。理由をデバッグ/プロファイルする方法はありますか？どうすれば改善できますか？ありがとう！ tensorflow/core/common_runtime/gpu/pool_allocator.cc:244] Pool

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Tensorflowの計算グラフで非可変ノードを評価する方法は？

私はテンソルフローの計算グラフで非可変ノードを評価したいと思います。たとえば、異なるサブグラフの複数の変数を組み合わせるtf.concat操作があります。テンソルボードを通して、ノードはconcat_0と呼ばれています。 sess.run（[]）でconcat_0の値を取得できますか？私は、変数名が 'variable_0'であることが分かっていれば、tf.get_variable（ 'varia