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私は、ネットワークパラメータ（ドロップアウト確率、学習率e.d.）を較正するために、異なるパラメータでニューラルネットワークを複数回実行しようとしています。私は、ループ内でネットワークを実行すると、私はまだ同じパラメータを維持しながらネットワークを実行すると、私に別のソリューションを提供し、問題が生じていますが、次のように： filename = create_results_file() fo

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Tensorflowの分散コンパイル

Tensorflowコンパイルの高速化のためにdistccを使用しようとしています。私のdistccインストール（ホストとクライアントの両方）は、コンパイルにMakefileを使用する従来のソースパッケージ（make -j）で正しく動作しています。しかし、明らかにbazelは、Tensorflowソースのコンパイルにdistccを使用していません。ターゲットプラットフォームは、Raspbian

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テンソル流損失が減少せず、腐食が0.00％で止まったか？

コード I "メートルUCF101単一のフレームデータとCNNを養成しようとしている。私の知る限りは問題はどちらかであるtf.nn.softmax and tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logitsやコストとオプティマイザ機能のいずれかでの重量の初期化や損失を理解して。また、初期化?? import tensorflow as tf import num

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Tensorflowのモデルに画像を渡した後に分類が行われない

2_fullyconnected.ipynb udacity割り当てに従って作成したモデルに画像を渡そうとしています。私がモデルを作成したコードを以下に示します。 # In[1]: from __future__ import print_function import numpy as np import tensorflow as tf from six.moves import

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ウェイトなしで畳み込み接続を実装する方法は？

与えられた2次元の表現を有するニューラルネットワークの2つの層、すなわち活性化のフィールド。私は、下層の各ニューロンを、上層の近くのニューロン、例えばある半径内に接続したいと思っています。これはTensorFlowで可能ですか？これは、畳み込みに似ていますが、重量カーネルは縛られるべきではありません。私は両方の層を完全に最初に接続し、パラメータの数を低く抑えるために、ほとんどのパラメータをマスク

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Tensorflow CNNモデルはトレーニングではありませんか？一定の損失と精度

thisをベースにしてモデルを構築しました。列車部分はthis codeです。このモデルは訓練をしておらず、すべての反復のコスト/損失出力を常に示します。私はそれが何かを学ぶとは思わない。シャッフル入力のような通常のものを確認しました。各バッチが新しいことを確認してください。理由は何ですか？これは私のcode. 出力 Iter 1280, Minibatch Loss= 4.6151

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テンソルフローで複数のGPUにまたがってネットワークを分割することはできますか？

非常に大きな反復ネットワーク（2048x5など）を実行する予定です。テンソルフローで1つのGPUで1つのレイヤーを定義することは可能ですか？最高の効率を達成するためにモデルをどのように実装するべきですか？私は、GPU間またはGPU-CPU間のGPU通信のオーバーヘッドがあることを理解しています。

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TensorflowのQueueBase.enqueue_manyはスレッド間で順序を保持しますか？

2つのスレッドが同時にNテンソルをFIFOQueueのインスタンスにエンキューしようとしているとします。すなわち、彼らは呼んでいる。 queue_instance.enqueue_many(T)ここで、Tは、テンソルの長さがNのリストである。 T1_1からT1_Nまでの各テンソルと、2番目のスレッドからT2_1からT2_Nとラベル付けしましょう。すべてが言われて完了したら（enqueue_many

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なぜPycharmがSkflowの機能を認識できないのですか？

Skflowをインストールし、Pycharmのdigits.pyの例を実行し、 "AttributeError： 'module'オブジェクトに 'TensorFlowDNNRegressor'属性がないというエラーを返すことがわかりました。私はIpythonで同じプログラムを実行して実行しましたが、すべてうまくいきます。何が問題になるはずですか？ from sklearn import data

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Tensorflow：プレースホルダサイズの問題がチュートリアル

私はTensorflow's Deep MNIST tutorialに従っています。私は次の行 train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]}) を実行したとき、私はそれは私がxを供給していますどのように不満を持っているようだ ValueError: Cannot feed value of shape (50, 784) for Te