全栈之前端

我正在尝试使用 R 在 R 中运行一维 CNNkeras包裹 我正在使用以下代码 library MASS library keras Create some data data Boston data lt Boston create a

当运行我的神经网络 双向 LSTM 进行音频识别时 我使用连接主义时间分类 CTC 但在某些时候 训练网络时我几乎每批都会收到来自 Tensorflow 的警告 W tensorflow core util ctc ctc loss cal

我正在尝试将从 Tensorflow Python 导出的图形导入到 Tensorflow C 中 我已经成功地将图表重新导入到 Python 中 我现在唯一想要的就是用 C 编写相同的代码 但我不确定 C api 函数和用法 因为 Ten

我正在尝试在我的 Jupyter Notebook 的 AWS p2 xlarge 实例上的 GPU 而不是 CPU 上训练我的模型 我正在使用tensorflow gpu后端 仅tensorflow gpu已安装并在中提到requirem

我是张量流的新手 我现在对它的含义有点困惑batch size 众所周知 其含义是batch size是每批次的样本数 但是根据中的代码ptb word lm 似乎不是 读者 py data len tf size raw data the

我想使用图像 像素信息 和数据的混合在 Tflearn Tensorflow 中训练卷积神经网络 由于我的图像数量较少 因此我需要使用图像增强来增加传递到网络的图像样本数量 但这意味着我只能传递图像数据作为输入数据 必须在稍后阶段 大概在全

使用Python 3 5 2张量流RC 1 1 我正在尝试在 keras 中使用张量流度量函数 所需的功能接口似乎是相同的 但调用 import pandas import numpy import tensorflow contrib k

我创建了一个自定义 keras 层 目的是在推理过程中手动更改前一层的激活 以下是基本层 它只是将激活值乘以一个数字 import numpy as np from keras import backend as K from keras

我试图理解使用之间的区别tf Session and tf train MonitoredTrainingSession 以及我可能更喜欢其中之一 似乎当我使用后者时 我可以避免许多 杂务 例如初始化变量 启动队列运行程序或设置文件编写器以

我正在使用tensorflow对象检测API使用tensorflow中的ssdlite mobilenet v2 coco 2018 05 09来训练自定义模型模型动物园 https github com tensorflow models

我从具有以下形状的 pandas 数据框中获取一些数据 df head gt gt gt Value USD Drop 7 Up 7 Mean Change 7 Change Predict 0 06480 2 0 4 0 0 000429

我目前正在攻读学士学位论文FIIT STU https www fiit stuba sk en html page id 749 其主要目标是尝试复制和验证以下结果study http arxiv org abs 2006 00885 这

我很好奇是否有关于如何使用部署 model deploy py 在多台机器上的多个 GPU 上运行 TF Slim models slim 的示例 该文档非常好 但我缺少一些内容 具体来说 需要为worker device和ps devic

我想做一个图像分类器 但我不会python Tensorflow js 使用我熟悉的 javascript 可以用它来训练模型吗 训练步骤是什么 坦白说 我不知道从哪里开始 我唯一想到的是如何加载 mobilenet 它显然是一组预先训练的

使用张量流 我有一个 LSTM 分类模型 以 softmax 作为最终节点 这是我的 softmax 层 with tf name scope Softmax as scope with tf variable scope Softmax

我想写一些自定义的Keras分层并在层中进行一些高级计算 例如使用 Numpy Scikit OpenCV 我知道有一些数学函数keras backend可以对张量进行操作 但我需要一些更高级的功能 但是 我不知道如何正确实现这一点 我收到

假设您有一个已与feed dict到目前为止将数据注入到图表中 每隔几个时期 我就会通过将任一数据集的一批数据输入到我的图表中来评估训练和测试损失 现在 出于性能原因 我决定使用输入管道 看看这个虚拟示例 import tensorflow

我在 Python3 MacOSX El Capitan 上安装了 TF 0 8 当为 TF 运行简单的测试代码时 我收到以下消息 ImportError dlopen Library Frameworks Python framework

我有一个非常基本的查询 我制作了 4 个几乎相同 差异在于输入形状 的 CNN 并在连接到全连接层的前馈网络时合并了它们 几乎相同的 CNN 的代码 model3 Sequential model3 add Convolution2D 32

我见过人们使用以下几个函数tf gfile例如tf gfile GFile or tf gfile Exists 我有一个想法tf gfile处理文件 但是 我无法找到官方文档来了解它还提供了什么 如果你能帮我的话那就太好了 对于登陆这里的