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私はBazelを初めて使っています。私はこのことがどのように機能するのか分かりません。 TF websiteには、「pipパッケージを作成してインストールする」というセクションがあります。新しいTensorFlowのmasterブランチにコミットし、私は私のフォークにマージがあります： $ bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:bui

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tf.Tensor.set_shape（）の説明

478 x 717 x 3 = 1028178ピクセルで、ランクが1の画像があります。tf.shapeとtf.rankを呼び出して確認しました。 image.set_shape（[478,717,3]）を呼び出すと、次のエラーがスローされます。 "Shapes %s and %s must have the same rank" % (self, other)) ValueError: Shap

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TensorFlowのグラフに単純なRNNを作成するには？

TensorFlowを使い始めたばかりで、とても簡単なRNNを実装しようとしています。 RNNは入力としてxを出力とし、yを出力とし、xを取り、前回の出力を入力とする単一のレイヤーで構成されています。ここで私が考えているものの種類の画像です：は、問題は、私はそれでサイクルでグラフを構築するためにTensorFlow APIを介して任意の方法を見ることができない、です。私がテンソルを定義するときは

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tensorflowでアンサンブルを作成する方法は？

私は多くの訓練されたモデルのアンサンブルを作成しようとしています。すべてのモデルは同じグラフを持ち、重さによって異なります。私はtf.get_variableを使ってモデルグラフを作成しています。私は同じグラフのアーキテクチャのためにいくつかの異なるチェックポイント（異なる重みを持つ）を持っており、私は各チェックポイントのための1つのインスタンスモデルを作りたいと思う。以前ロードされたウェイトを

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TensorflowとTheanoの運動量勾配の更新の違いは？

私は深い学習プロジェクトでTensorFlowを使用しようとしています。ここで私は、この式で私の勾配アップデートを実装する必要があります。私もTheanoでこの部分を実装しており、それが予想される答えを出てきました。しかし、私がTensorFlowのMomentumOptimizerを使用しようとすると、結果は本当に悪いです。私はそれらの間に何が違うのか分からない。 Theano： def g

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Tensorflow C++でグラフをエクスポートおよび実行するさまざまな方法

トレーニングを受けたネットワークをC++にインポートするには、ネットワークをエクスポートしてエクスポートする必要があります。たくさんの情報を検索して情報をほとんど見つけていない場合は、freeze_graph()を使用する必要があることが明らかになりました。新しい0.7バージョンのTensorflowのおかげで、彼らはdocumentationを追加しました。ドキュメンテーションに見た後、私は

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sparse_to_denseは、索引を辞書順にソートする必要があります。

sparse_to_denseのバージョン0.7と0.6の間の動作に変更がありました。索引を辞書順にソートする必要があります。これは私がインデックスを生成する方法が要素（第3引数：sparse_to_dense）を生成する方法と一致し、両方を並べ替えることが少し面倒であるため、私の用途にはいくらか厄介な要件です。これを無視すると、validate_indicesオプションをFalseに設定すること

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TensorFlowのkeep_prob MNISTチュートリアル

the Deep MNIST for Experts tutorialの次のコードを理解できません。 train_stepを実行するときに train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5}) keep_prob: 0.5の目的は何ですか？

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Windows上のDocker内でTensorFlowを起動できません

私は何も見逃しませんでした。 https://docs.docker.com/engine/installation/ 私は新しいターミナルを開き、次のコマンドを入力する：私は、このガイドを使用して、私の勝利7にドッキングウィンドウをインストールした docker run -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow すべてdonwloadedを抽出して、私は次のマッ

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TFRecordsから読み取った値をtf.reshapeの引数として使用するにはどうすればよいですか？

def read_and_decode(filename_queue): reader = tf.TFRecordReader() _, serialized_example = reader.read(filename_queue) features = tf.parse_single_example( serialized_example,