tensorflow

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    2答えて

    各エポックのトレーニングサンプルをシャッフルして、各ミニバッチにデータセット全体の素敵なランダムサンプルが含まれるようにすることを私は理解しています。データセット全体をTFRecordsを含む1つのファイルに変換すると、データセット全体をロードするにはいかがですか?私の理解は、TFRecordファイルへの効率的なランダムアクセスがないことです。したがって、具体的には、このシナリオでTFRecord

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    1答えて

    ipythonでは、私はtensorflow as tfとnumpy as npをインポートし、TensorFlow InteractiveSessionを作成しました。私が実行しているか、numpyの入力といくつかの正規分布を初期化していた場合 、すべてが正常に動作します: some_test = tf.constant(np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0,

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    3答えて

    私は最近、ディープラーニングやその他のMLテクニックを勉強し始めました。ネットを構築して訓練するプロセスを単純化するフレームワークを探し始めました。それから、TensorFlowはフィールドでの経験がほとんどありませんでした。深い勉強に取り組んでいれば大きなMLシステムを作る上で大きな要因です。だから、なぜPythonがTensorFlowを作るために選ばれたのですか?コンパイルして解釈することの

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    Tensorflowで次のものと同等のものは何ですか? np.sum(A, axis=1)

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    私は使用しようとしています:train = optimizer.minimize(loss)標準オプティマイザはtf.float64で動作しません。したがって、lossをtf.float64からtf.float32に切り捨てたいと思います。 Traceback (most recent call last): File "q4.py", line 85, in <module>

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    からの復元変数:Aは、変数a1、a2、およびa3で構成されてい モデル: は、私は2つの別々のスクリプトで記述された2つのモデルを持っています、で書かれていますA.py モデルBは変数から成りますb1,b2、およびb3、およびA.pyとB.pyのそれぞれにおいて B.pyで書かれて、私はすべてのローカル変数のチェックポイントを保存しtf.train.Saverを持っている、とのそれぞれのチェックポ

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    3答えて

    Ubuntu 14.04でGPUでTensorFlowをインストールしています。 Ubuntu/UNIX環境でかなり新しいので、私は得られないことがたくさんあります。この問題を調べると、CUDA 7.5がインストールされている場合(TensorFlowは7.5をサポートしていないため)、CUDA 7.0をインポートできないという事態に遭遇しました。私はCUDA 7.0をインストールしましたが、それ

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    テンソルフローではどうすればよいですか?それだけで 変数に定数上で動作していないので、 mat = [4,2,6,2,3] # mat[2] = 0 # simple zero the 3rd element は、私が[]ブラケットを使用することはできません。スライス関数は、テンソルを返し、テンソルに代入することができないため、使用できません。あなたが述べたように、変数を変更することができま

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    TensorflowのCNNモデルに固執しています。 私のコードは以下の通りです。 ライブラリ # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import time import json import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random import m

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    TensorFlowを使用してネットワークをトレーニングする場合、マルチGPUシステムの「ベストプラクティス」とは何かを知りたいと思います。 例えば、私のネットワークの一つは次のようになります。 input | (...) <-- convolutional layers | _________