tensorflow

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TensorflowのCIFAR-10の例を実行しようとしています。しかし、python cifar10.pyを実行すると、以下のエラーが表示されます。 pipを使用してVersion 0.6.0のTensorflowパッケージをインストールしました。このフレームワークは、MNISTチュートリアルやいくつかの自己開発ネットワークを含む他のモデルでもうまく機能しています。誰かが問題の起源についての考

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畳み込みネットワークの重み？

私は現在TensorFlowのMultilayer Convolutional Networkチュートリアルに従っています。種々の層において量は以下のように初期化される：まず畳み込み層： W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32]) 第畳み込み層： W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64]) 密集接続された層：

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Tensorflowで画像ファイルを保存する

私はTensorflowを使い始めています。初心者の質問があります。私はTensorflowはすべて神経網に関するものだと知っていますが、私はそれの力学だけで始まります。私は2つの画像を読み込み、サイズ変更し、反転して保存するようにしています。簡単な操作でなければならない、そして、それは私が基本から始めることを可能にする。はここで、これまでに私のコードです： import tensorflow

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テンソルボード - スーパーインポーズ2プロット

テンソルボードでは、同じグラフに2つのプロットを重ねることにします（トレーニングとニューラルネットワークの検証損失）。私は2つの別々のプロットを見ることができますが、2つの重ね合わせた曲線を持つ1つのプロットは見ることができません。さもなければ、私はジグザグで1つのプロットを得る。どうすればいいですか？

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SlurmクラスタでTensorFlowを実行していますか？

コンピューティングクラスタにアクセスできます。具体的には、1つのノードに2つの12コアCPUがあり、これはSlurm Workload Managerで動作しています。私はそのシステムでTensorFlowを実行したいと思いますが、残念ながらこれを行う方法やこれが可能であるかどうかについての情報は見つかりませんでした。私はこれに新しいですが、私が理解する限り、私はSlurmジョブを作成してTen

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TensorFlowはデフォルトで、マシン内のすべての使用可能なGPUを使用しますか？

私のマシンに3台のGTX Titan GPUがあります。私はcifar10_train.pyとCifar10に提供された例を実行すると、次の出力ました： I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_init.cc:60] cannot enable peer access from device ordinal 0 to device ordinal 1 I

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トレーニングを受けたモデルを実際にどのように適用しますか？

私はテンソルフローチュートリアルをゆっくりと行ってきました。私はもう一度やり直さなければならないと思います。私はMLに背景がありませんが、ゆっくりと私の方法を押しています。とにかく、RNN tutorialを通読し、トレーニングのコードを実行した後、私は混乱しています。言語予測を行うために訓練されたモデルを実際に適用するにはどうすればよいですか？私は、これはひどいnoobishと簡単な質問で

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TensorFlowでランダムベクトルを生成し、それを今後も使用するにはどうすればよいですか？

ランダム変数を生成して2回使用しようとしています。しかし、私が2回目にそれを使用すると、ジェネレータは最初のものと同じではない2番目のランダム変数を作成します。ここで実証するコードは次のとおりです。 import numpy as np import tensorflow as tf # A random variable rand_var_1 = tf.random_uniform([5

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AndroidでTensorflowモデルを実行する

AndroidでTensorflowモデルをトレーニングして展開するためのワークフローを理解しようとしています。私はStackOverflowでこのような他の質問を知っているが、それらのどれも私が遭遇した問題に対処していないようだ。 TensorflowリポジトリからAndroidの例を勉強した後、これは、私はワークフローがあるべきだと思うものです：ビルドとPythonでモデルをTensorfl

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Tensorflow：セッションをPythonマルチプロセスに渡す

テンソルフローを使用して大きな画像を前処理しています。私は記憶が急速に崩壊しているという問題を抱えていました。私はPythonでマルチプロセッシングを使うようになったので、いつでもメモリが完全に解放されます。私はPythonのマルチプロセスキューを使用していますが、なんらかの理由で私の親プロセスからテンソルフローセッションを子供に渡すことができません。いくつかの高度なデバッグ手法（いくつかの行ご