Tensorflow和anaconda的历史版本镜像，清华源镜像下载地址

我正在尝试在有角度的项目中的网络工作人员中使用tensorflow tfjs TF 使用以下命令创建网络工作者ng generate worker命令工作得很好 在组件中导入 TF 也很好 但是 在工作人员中导入 TF 即 import a

我想对卷积神经网络 使用 MNIST 数据集和 TensorFlow 进行几次新的训练 并且每次都获得相同的准确度结果 为了得到这个我 保存未经训练的仅初始化的 global variables initializer 网络 每次我开始训练

In the GPU设备 https github com tensorflow tensorflow blob master tensorflow core common runtime gpu gpu device cc L264代码

我想使用网络摄像头获取帧并运行张量流模型 handpose 来估计手部可见度 众所周知 手势模型有点慢 所以我尝试将估计转移到网络工作人员 问题是HTMLVideoElement object could not be cloned 我需要

我正在尝试在 NumPy Tensorflow 中进行张量乘法 我有 3 个张量 A M X h B h X N X s C s X T 我相信A X B X C应该产生一个张量D M X N X T 这是代码 同时使用 numpy 和 t

我想将项目入队 关闭队列以确保其他会话将所有剩余项目出队 然后在下一个纪元稍后重新打开它 这可能吗 q tf FIFOQueue close q q close reopen q with tf Session as sess sess r

Tensorflow 1 7使用dynamic rnn时 一开始运行良好 但在第32步 当我运行代码时它发生变化 时 出现错误 当我使用较小的批次时 代码似乎可以运行更长时间 但是错误仍然弹出 只是无法弄清楚出了什么问题 from mapp

我做了一个项目 基本上使用谷歌对象检测 API 和张量流 我所做的就是使用预先训练的模型进行推理 这意味着实时对象检测 其中输入是网络摄像头的视频流或使用 OpenCV 的类似内容 现在我得到了相当不错的性能结果 但我想进一步提高 FPS

使用此自定义回调 我可以 1 查看训练期间的损失 2 访问正在训练的模型 class ChangeBatchLoss tf keras callbacks Callback def on train batch begin self bat

我想创建多个tf data Dataset使用from generator 功能 我想向生成器函数发送一个参数 raw data gen 这个想法是生成器函数将根据发送的参数产生不同的数据 这样我想raw data gen能够提供训练 验证

我想使用该模型来预测 PySpark 中的映射 lambda 函数的分数 def inference user embed item embed feats user embed item embed dnn model load mode

在张量流中 有一些方法称为softmax cross entropy with logits https www tensorflow org versions master api docs python tf nn softmax cr

我是张量流新手 目前正在努力解决一些问题 如何在没有管道配置的情况下从 meta data info 获取冻结推理图 我想实时检查预先训练的交通标志检测模型 模型包含 3 个文件 meta data info 但我找不到信息 如何在没有管道

我正在尝试测试一个简短的程序 该程序非常简单 如下所示 import numpy as np import tensorflow as tf flags tf app flags FLAGS flags FLAGS import tenso

我在 Tensorflow 中使用 BERT 有一个细节我不太明白 根据文档 https tfhub dev google bert uncased L 12 H 768 A 12 1 https tfhub dev google bert

张量流什么时候更新for循环中的权重和偏差 下面是tf的github上的代码 mnist softmax py https github com tensorflow tensorflow blob master tensorflow ex

假设我有以下损失函数 loss a tf reduce mean my loss fn model output targets loss b tf reduce mean my other loss fn model output tar

之间的主要区别是什么tf nn softmax cross entropy with logits and tf losses log loss 两种方法都接受 1 hot 标签和 logits 来计算分类任务的交叉熵损失 这些方法在理论上

我正在尝试转换openimages v4 ssd mobilenet v2 https tfhub dev google openimages v4 ssd mobilenet v2 1到 tflite 使用 pip3 install te

我目前正在运行一个简单的脚本来训练mnist数据集 通过 Tensorflow 通过我的 CPU 运行训练给了我49us sample和使用以下代码的 3e 纪元 CPU import tensorflow as tf mnist tf k