tensorflow

5熱

1答えて

テンソルフローサマリーオブジェクトで評価された `summary_str`バイト文字列の解析

現在テンソルのtensorboard is not compatible with python3です。したがって、一般的に、100回のエポックで要約情報を一度プリントアウトする方法を探しています。次の行で生成されたsummary_strバイト文字列を浮動小数点の辞書に解析する機能はありますか？ summary_op = tf.merge_all_summaries() summary_str

5熱

2答えて

Tensorflow：コストのためのテンソルの一覧

私はTensor FlowでLSTMを扱おうとしています。私はチュートリアルをオンラインで見つけました。一連のシーケンスが取り込まれ、目的関数はLSTMの最後の出力と既知の値で構成されています。しかし、私は目的関数が各出力からの情報を使用するようにしたいと思います。具体的には、私は（つまり、文章中の単語のすべての文字を学ぶ）LSTMは、シーケンスのセットを学ぶ持ってしようとしています。： cell

8熱

1答えて

TensorFlow CIFAR-10サンプルチュートリアルのdistorted_inputs（）関数は、バッチごとに128個の画像を取得しますか？

私たちは私たちがファイル名を生成distorted_inputs()機能で images,labels = cifar10.distorted_inputs() として画像を取得cifar10_train.pyで列車の機能で今すぐTensorFlow getting started guide for CNN でCIFAR-10例を経ましたキューを開いて単一のレコードを読み込みます。 # Cr

12熱

2答えて

テンソルフローの可変スコープの名前について

最近、私はTensorFlowの使用方法を習得しようとしていましたが、可変スコープがどのように正確に機能するかはわかりません。 import tensorflow as tf from tensorflow.models.rnn import rnn_cell from tensorflow.models.rnn import rnn inputs = [tf.placeholder(tf

12熱

4答えて

カウント数

は私がTrue秒数を取得するには、結果のshape[0]を使用することができるようにtf.whereは、True値の位置を返すことを理解しています。しかし、これを試して使用すると、次元は不明です（これは実行時に計算する必要があるため意味があります）。ですから、私の質問は、ディメンションにアクセスして合計のような操作でそれを使用するにはどうすればいいのですか？例えば： myOtherTensor

5熱

1答えて

複数の独立したラベルのコストとアクティベーション機能

mnist/cifarチュートリアルを完了した後、私はテンソルフローを自分の「大きな」データセットを使って実験したいと考えていましたが、簡単にするために、 28×28ピクセルの画像（そのうちの5000枚の訓練画像、1000枚のテスト画像）として0.0-1.0の尺度で独立して高さと幅を変える楕円形の形状である。私のコードは、（速度のために戻ってスケーリング）の基礎として'MNIST expert'

19熱

3答えて

TensorFlowネットワークのプロファイル方法？

TensorFlowネットワーク内の各ノードの時間コストを計算する方法はありますか？パフォーマンスのボトルネックを突き止めるのは難しいです。編集：Timelineプロファイラは本当に素晴らしいです（https://stackoverflow.com/a/37774470/3632556）。

8熱

2答えて

完全に接続された層の重量寸法は

私はTensorFlowにおける畳み込みネットのthis exampleに沿ってコーディングしてきたと私はこの重みの割り当てによって当惑だ： weights = { # 5x5 conv, 1 input, 32 outputs 'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32])), # 5x5 conv, 32 inputs, 64 o

10熱

2答えて

TensorFlowを使用した画像認識

私はTensorFlowを初めて使用しており、画像認識に関するヘルプをお探ししています。私はCIFAR-10モデルのトレーニングを見ましたが、それは提供していないように見えますが、画像認識のためにTensorFlowを使用する方法を紹介していますか？あなた自身の画像を訓練するための例。

5熱

2答えて

Tensorflow TFRecordsデータファイルを書き込むための純粋なJava/Scalaコード

Spark DataFrameをTFRecordsファイルに変換するために、Tensorflow RecordWriterクラスの純粋なJava/Scala実装を作成しようとしています。文書によると、TFRecordsで、各レコードは、次のようにフォーマットされます。： uint64 length uint32 masked_crc32_of_length byte data[length]