tensorflow

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GoogleのTensorflowの例を使用しています。私はそれをうまく走らせることができますが、トレーニングはループがwhile True:であるため停止していないようです。参照：train()で translate.py コー：これは本当です while True: # Choose a bucket according to data distribution. We pick

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テンソルフローテンソルボードのヒストグラムを理解するには？

私は、テンソルフローグラフ/ヒストグラムの生成方法を理解する方法を知りたいと思います。このコードはhere. です。このグラフは理解しやすい精度とロスはわかりやすいです。 Accuracy- Accuracy of current state of network for given train data. Higher is better Accuracy/Validation - Ac

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Tensorflow：グラフ間で変数を転送する

大きなモデルの一部として学習した保存モデルをインポートする方法を理解しようとしています。具体的には、私は.ckptファイルに格納された大きなデータセットに訓練されたRNNといくつかの埋め込み行列（モデルA）を持っています。私はまた、このRNNの出力を操作し、それを分類に使用するために、この同じRNNと埋め込みモデルをサブモデルとして使用する別のモデル（モデルB）を持っています。これら二つのモデル

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テンソルフローグラフで各ノードを実行する時間を取得する方法

現在、私はテンソルフローグラフを正しく実行できますが、実行時間が私の予想よりも長くなっています。それぞれの実行時間をプロファイルする方法を知りたいのですがグラフのノード。

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テンソルフローで自分のイメージを効果的に読む

すべてのデータセットが小さいサイズのためにRAMにロードされたすべてのテンソルフローチュートリアルをスキミングしました。しかし、私自身のデータ（〜30Gbの画像）はメモリにロードできないため、さらなる処理のために画像を読み取る有効な方法を探しています。どのように私はそれを行うことができますの例を教えてくれますか？ P.S. udacity上 <path/to/img> <label>

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Theano [NVidia GeForce 8800GT]のGPU互換性

現在、AMDグラフィックカードを搭載したパーソナルコンピュータのMLプロジェクトを行っています。私は古いNVidia 8800GTカードを持っているので、CUDAの高速コンボルーションのためにプラグインできますが、Theanoと互換性があるかどうかはわかりません。グーグルは意外にもうまくいっていない。私は8800GTがCUDAをサポートしていることを知っています。過去にCUDAを使用しましたが、

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TensorFlow：ソースコードなしでモデルをリリースするにはどうすればよいですか？

私はTensorflow + Pythonを使用しています。詳細なソースコードなしで保存されたTensorflowモデル（アーキテクチャ+訓練された変数）をリリースできるかどうか不思議です。私はtf.train.Saver()を認識していますが、変数だけを保存するように見えます。復元するためには、同じアーキテクチャを「定義」する必要があります。テスト/実行のみの目的で、保存された{アーキテクチ

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CIFARの例の出力の確率の取得

ちょっと、私はCIFARの例で各クラスの確率を得る方法を理解しようとしています。現在、入力されたテンソルの予測クラスを入力して真偽を取り戻すことができますが、それが（10のうちの）クラスとその事実に当てはまる確率を教えてくれません。 sess.run（）の後にこの情報を取得する方法はありますか？

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dynamic_rnn（）とarray_ops.reverse_sequence（）の問題

dynamic_rnn()に送信する前に入力をarray_ops.reverse_sequence()に逆引きしようとしていますが、推論グラフは問題なくビルドできますが、トレーニンググラフを作成するときには次のエラーが発生します： Traceback (most recent call last): File "bin/trainer.py", line 158, in <module>

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テンソルフローでサイアーズネットワークを実装する

2つのイメージが畳み込みレイヤーでウェイトを共有し、完全連結レイヤーを通過する前に連結されるサイアム畳み込みニューラルネットワークを実装したいと考えています。私は実装を試みましたが、むしろ「ハッキングされた」ソリューションのようです。特に、私はテンソルの演算を単純にPythonの関数として定義しましたが、これが許されるかどうかはわかりません。 images = tf.placeholder(tf.