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私は、一連のイメージを実行し、それらを使用していくつかの統計を計算するモデルを持っています - 単純に、セットからの平均イメージを出力します実際には）。私はイメージを含むいくつかのディレクトリを持っており、各ディレクトリからの出力を取得したい。各ディレクトリには、さまざまな数のイメージがあります。スクリプトのためにグラフ、出力変数、損失関数を一度構築しました。入力はわずかに適合されたcode f

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Tensorflowの推奨GPU

Tensorflowは、Nvidia Compute Capability> = 3.0のGPUを（GPU計算のために）必要とします。このようなGPUはたくさんあります。ゲーム指向のGPU、例えば。 GeForceモデルは、計算指向モデルよりもはるかに安価です。テスラ私の限定的な論点は、コンピューティング指向のモデルではビデオ出力（計算に不要）がなく、ゲームモデルが64ビットではなく32ビットの演

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テンソルフローでGraphdefを2GB以下にすることはできません

テンソルフローのimageNet trained modelを使用して、画像の新しいデータセットの表現ベクトルとして最後のプールレイヤの特徴を抽出しています。モデルは次のように新しいイメージに予測される： python classify_image.py --image_file new_image.jpeg 私は画像のフォルダを取り、一度にすべての画像上での予測を返し、機能を書くことができ

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テンソルの線形回帰は非常に遅い

私はテンソルフローで単純な線形回帰を実装しようとしています（より高度なモデルに拡張することを目標にしています）。私の現在のコードは次のようになります： def linear_regression(data, labels): # Setup placeholders and variables num_datapoints = data.shape[0] num_fe

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Tensorflow Adam Multigpuグラジエント

私は、ADAM最適化を使用してtensorflowでネットワークの複数のgpuを実装しようとしています。私はCifar10_multigpuのコードに対処していますが、グラデーションが2番目のタワーを呼び出すと、最初の勾配を呼び出して2つのタワーの平均でエラーが生成されているように見えます。 2つの塔のコードは、この for d in devs: with tf.device(d):

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MultiRNNCellを使用しているときのスライスエラー

tensorflow.models.rnn.rnn_cellのMultiRNNCellを使用しています。オン ouputs, mem_states = seq2seq.embedding_rnn_decoder(decoder_inputs, enc_state, e_cell, vocab_size, output_projection=(W, b), feed_previous=False)#

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リストであるTFRecord機能をどのように作成して取得しますか？

トレーニングサンプルごとにN個の分類ラベルが必要なCNNモデルがあり、データセットからint64のリストであるラベル機能を持つTFRecordsを作成しようとしています。シャード作成側では、次のようなものを使用しています。私は、コード内で明示的にラベルデータを入れているが、明らかにそれは、各サンプルごとに異なるだろう：読み出し側の example = tf.train.Example(fea

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TensorFlowにpre-training word2vecベクトルを注入するseq2seq

私は、pretrained word2vecベクトルを既存のtensorflow seq2seqモデルに注入しようとしていました。 this answerに続いて、次のコードを生成しました。しかし、変数の値は更新されますが、パフォーマンスを向上させることはできません。私の理解では、EmbeddingWrapperまたはembedding_attention_decoderが語彙の順序とは独立して

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`tensorflow.nn.np`と` numpy`の違いは何ですか？

tensorflow.nn.npはnumpyを呼び出すか、tensorflowのC++バックエンドに実装されていますか？

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Tensorflow多次元argmax

私はテンソルBxWxHxDを持っていると言います。私はテンソルを処理して、各WxHスライスの最大要素のみが保持され、他のすべての値がゼロである新しいBxWxHxDテンソルを持つようにしたい。つまり、これを達成する最善の方法は、何とかWxHスライスを横切る2D argmaxを取ることで、行と列のBxDインデックステンソルが1ホットBxWxHxDテンソルに変換できることですマスクとして使用する。この