tflearn

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私はテンソルの価値を得ようとしています。それをプリントアウトする # First Layer encoder_layer1 = tflearn.fully_connected(x,41,activation='relu',bias=True) layer1_weights = encoder_layer1.W layer1_bias = encoder_layer1.b 結果は次のとおり

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テンソルレイヤーのアレックスネットのグループを実装する方法

グループは、（前のレイヤーと現在のレイヤーを接続する）畳み込みカーネルのパラメーターをalexnetで強制的にk個のパートにグループ化するために使用されます。テンソル層？

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TFLEARN多変数回帰は収束しません（fitlab fitnetを複製しようとしています）

TFLEARNに16パラメータに合わせてモデルを書き込もうとしています。私は2000年と1500ノードの2つの隠れた層を持つ "フィットネット"機能を使ってMatlabでこの同じ実験を以前に実行しました。テンソルフローでこれらの結果をレプリケートしようとしていますが、他のアーキテクチャ/ディセントアルゴス/ハイパーパラメータチューニングを検討しています。私はいくつかの研究を行い、MATLABフ

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グレースケールからRGBへのイメージの調整にはどのような変更が必要ですか？

私は一貫して混乱して、モデルに収まるようにデータを再形成する方法を迷っているようです。私は入力と出力のデータの形が一致しなければならないと思うが、私はこれについてどうやって行くのか迷っている。私は私の主な問題は、グレースケール画像とRGB画像が異なって格納されていることだと思います。 [1]対[255,255,255] その場合：= cv2.cvtColor（スクリーン、cv2.COLOR_BG

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tf.contrib.learn load_csv_with_headerがTensorFlow 1.1で動作していません

最新のTensorFlow（v1.1.0）がインストールされていて、tf.contrib.learn Quickstartチュートリアルを実行しようとしました。ここではIRISデータセットの分類子を作成します。しかし、私が試したときに： training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header( filename=

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InvalidArgumentError：dtype floatを使用してプレースホルダテンソル 'input_1/X'の値を入力する必要があります

tensorflowとtflearnを初めて使用し、モデルのトレーニング中にこのエラーが発生しました。 InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'input_1/X' with dtype float [[Node: input_1/X = P

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TFlearn精度

TFlearnでDNNを構築した後、ネットの精度を計算したいと思います。ここはコードです：ここ def create_model(self): x = tf.placeholder(dtype= tf.float32, shape=[None, 6], name='x') # Build neural network input_layer = tflearn.in

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Pythonでランダムな角度で3D画像を回転させる方法

私は32x32x32のグレースケール画像を使用していますが、tflearn + tensorflowでCNNを訓練している間にデータの一部として画像にランダム回転を適用します。私はそうするために、次のコードを使用していた。 # Real-time data preprocessing img_prep = ImagePreprocessing() img_prep.add_fe

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TFlearn to categorical

私はtflearnのDNNを使用しています。私は、私の特徴や寓話をカテゴリではなく数字に変更したいと思います。は、ここに私のネットである： x = tf.placeholder(dtype= tf.float32, shape=[None, 6], name='x') # Build neural network input_layer = tflearn.input_data(shape=

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ResNet TFLearnとValueError：

私はCNNに新しいです、と私はresnetを訓練したいとここに私のコードです：そして、私はエラーを得た：私はCNNに精通していないので、ネットワークの調整方法はわかりません。私は最初にそれを理解しようとする必要があると思うが、何らかの理由で私は多くの時間がない。誰でも私を助けることができる？私は2287行あり、各行は908 * 908 floatです。列車データとして2000行、残りのデータ