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私は、センタープールを行う新しいモジュールを追加すると考えました。私はテンソルフローコードを調べていましたが、必要な計算を行うために "Maxpool"、 "AvgPool"などのパラメータを渡して別のファイルの関数を内部的に呼び出すgen_nn_ops.pyというファイルがあります。私は、ウィンドウの中心要素を選択し、中央のプールをしたいです。私はmatlabとC++のバージョンのための準備

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Tensorflow辞書テンソルでの辞書検索

Tensorflowの文字列テンソルに基づいて辞書ルックアップを実行する方法はありますか？平野Pythonでは、私は value = dictionary[key] ような何かをしたいです。今、Tensorflowランタイムで、私がkeyを文字列テンソルとして使用しているときに、同じことをしたいと思います。何かのように value_tensor = tf.dict_lookup(string

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TensorFlow：この損失計算を実行する

私の質問と問題は、2つのコードブロックの下に記載されています。に使用されて損失関数 def loss(labels, logits, sequence_lengths, label_lengths, logit_lengths): scores = [] for i in xrange(runner.batch_size): sequence_length =

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どのようにテンソルを範囲としてループを実行できますか？（テンソルフローで）

繰り返しの回数がテンソルの値に依存するforループが必要です。たとえば： for i in tf.range(input_placeholder[1,1]): # do something 私は次のエラーを取得するしかし： "はTypeError： 'テンソル' オブジェクトが反復可能ではありません" 私は何をすべきか？

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プレースホルダ値を使用したテンソルの変形

[int、-1]表記を使用してテンソルを変形したい（たとえば、画像を平坦化する）。しかし、私は最初の次元を前もって知らない。 1つのユースケースでは、大きなバッチをトレインし、次に小さいバッチで評価します。なぜこれが次のエラーを表示しますか：got list containing Tensors of type '_Message'？ import tensorflow as tf impor

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TensorFlowによる検証とテスト

私は、TensorFlowを使用してピラミッド構造の1つの隠れ層ニューラルネットワークを作成しました。ここでは、コードは次のようになります。 num_classes = 10 image_size = 28 #Read the data train_dataset, train_labels, valid_dataset, valid_labels, test_dataset, test_

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なぜ私のDeep Q Networkは単純なGridworld（Tensorflow）をマスターしていませんか？（Deep-Q-Netの評価方法）

Q-learningやDeep Neural Networkに慣れようとしていますが、現在Playing Atari with Deep Reinforcement Learningを実装しようとしています。私の実装をテストし、それを使いこなすには、単純なグリッドワールドを試してみることをお勧めします。どこにN×Nのグリッドがあり、左上隅から始まり、右下に終わります。可能なアクションは、left

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TensorFlowを使用したマルチラベルテキスト分類

テキストデータは、[2,1,0,0,5、...、0]のように20,000要素のベクトルとして編成されます。 i番目の要素は、テキスト中のi番目の単語の頻度を示します。グラウンドトゥルースラベルデータは、[0,0,1,0,1、...、0]のように4,000要素のベクトルとしても表されます。 i番目の要素は、i番目のラベルがテキストの正のラベルかどうかを示します。テキストのラベル数は、テキストによ

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ハードシグモイドの定義方法

私はケラスを使ってディープネッツに取り組んでいます。活性化の「ハード・シグモイド」があります。その数学的定義は何ですか？私はシグモイドが何であるか知っています。誰かがQuoraについて同様の質問をしました：https://www.quora.com/What-is-hard-sigmoid-in-artificial-neural-networks-Why-is-it-faster-than-s

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高トラフィックのアプリでリアルタイム予測のためのTensorFlowを使用する方法 -

トラフィックの多いアプリケーションでリアルタイム予測にTensorFlowを使用する正しい方法は何ですか。理想的には、テンソルフローを実行しているサーバー/クラスタが、アプリケーションサーバーから接続し、データベースの使用方法と同様の予測を得ることができるポートでリッスンします。トレーニングデータをネットワーク経由で同じサーバー/クラスタに送るcronジョブによってトレーニングを行う必要があり