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は今、私の関数はARGMAX使用しています。私のTFのバージョンはtop_kが唯一持っている理由である0.5、であるかもしれない p = tf.stop_gradient(tf.nn.top_k(prev, 2)[1]) raise ValueError("Linear is expecting 2D arguments: %s" % str(shapes)) ValueError: Lin

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OS XでTensorFlowが動作しないためにprettytensorをインストール

prettytensorをインストールできません。私はpipでそれをやってみました。また、ソースコードをインストールしてpython setup.py installをディレクトリに入れてみました。私はtensorflowを更新しました。私のマシンにprettytensorをどうやってインストールすることができますか？ pip install prettytensor Requirement

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Flaskを使用してREST APIを使用してトレーニングされたTensorflowモデルを提供しますか？

私は訓練されたTensorflowモデルを持っており、REST APIを使用して予測メソッドを提供したいと考えています。私が考えることができるのは、Flaskを使用してJSONを入力として受け取り、Tensorflowでpredictメソッドを呼び出してから、予測結果をクライアント側に返す単純なREST APIを構築することです。私は、特に本番環境でこのようにすることを心配していますか？多くの

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TensorFlowでグラデーションのクリッピングを適用するには？

example codeを考慮する。グラデーションの爆発の可能性があるRNNで、このネットワークでグラデーションクリッピングを適用する方法を知りたいと思います。 tf.clip_by_value(t, clip_value_min, clip_value_max, name=None) これは使用できる例ですが、これはどこで紹介しますか？ RNN lstm_cell = rnn_cell.B

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per_image_whitening in Python

私は一度に1つのイメージを受け入れるようにTensorFlowを設定しようとしていますが、あらかじめtf.image.per_image_whitening（）を実行せずに通常の配列を渡すので間違った結果を得ていると思います。画像キューを使わずにPythonで個々の画像に簡単にこれを行う方法はありますか？ここでは、これまでの私のコードです：あなたがイメージキューを回避し、予測を一つずつ実行したい

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単語埋め込みのTensorFlow双方向LSTM符号化

私は単語ごとにベクトルを含む単語埋め込み行列を持っています。私はTensorFlowを使用して、埋め込みベクトルが与えられたときに各単語の双方向LSTMエンコーディングを取得しようとしています。残念ながら、私は、次のエラーメッセージが出ます：ここで ValueError: Shapes (1, 125) and() must have the same rank Exception TypeErr

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メモリを累積することなく、テンソルフローグラフを繰り返し作成する方法は？

トレーニングループの各反復中に新しいニューラルネットワークを構築するための慣習的な方法は何ですか？それは珍しいことですが、私は珍しいプロジェクトに取り組んでいます。テンソルフローAPIドキュメントでは、「セッションは変数、キュー、リーダーなどのリソースを所有している可能性がありますが、これらのリソースは不要になった時点で解放することが重要です。私の最初の試みは、トレーニングループの次の反復で解放

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テンソル内の要素の数を取得する方法

テンソル内の要素の数を取得したいとします。たとえば、t = [1,2,0,0,0,0]（tはテンソル）、私は、Pythonでt.count（0）を呼び出すことによって '0'の量を得ることができますが、テンソルフローでは、私はこれを行うための関数を見つけることができません。どうすれば '0'のカウントを得ることができますか？誰かが私を助けてくれますか？

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C++アプリケーションでTensorflowモデルを使用する

この比較的新しい初心者の質問には事前にお詫び申し上げます。 Tensorflowを使用して、私はPythonでニューラルネットを訓練しましたが、後でアンドロイドアプリに統合したいC++アプリケーションで画像を分類するために使用したいと思います。今日、Tensorflow Servingチュートリアル：https://tensorflow.github.io/serving/serving_bas

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Tensorflow skflow、データは互換性があります、Valuerror、形状エラー

非常に単純なnnクラシファイアをskflowで実行しようとしています。 classifier = skflow.TensorFlowDNNClassifier( hidden_units=[10, 10, 10], n_classes=10, batch_size=100, learning_rate=0.05) print (data.train.images).shape print