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我正在尝试编译量化脚本 如下所述皮特 沃登的博客 https petewarden com 2016 05 03 how to quantize neural networks with tensorflow 但是 在运行以下 bazel
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在 Keras 带有 Tensorflow 后端 中 当前输入模式可用于我的自定义损失函数吗 当前输入模式被定义为用于产生预测的输入向量 例如 请考虑以下情况 X train X test y train y test train test
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我正在尝试实现 LRCN C LSTM RNN 来对视频中的情绪进行分类 我的数据集结构分为两个文件夹 train set 和 valid set 当你打开其中任何一个时 你可以找到3个文件夹 积极 消极 和 惊喜 最后 这 3 个文件夹中
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我正在尝试在 Tensorflow 中进行回归 我不确定我计算 R 2 是否正确 因为 Tensorflow 给出的答案与sklearn metrics r2 score有人可以看看我下面的代码 让我知道我是否正确地实现了图中的方程 谢谢
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我想知道如何计算多类分割的骰子系数 这是计算二元分割任务的骰子系数的脚本 如何循环每个类并计算每个类的骰子 先感谢您 import numpy def dice coeff im1 im2 empty score 1 0 im1 numpy
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我想重用来自Tensorflow 专业人士的 MNIST CNN 示例 http www tensorflow org tutorials mnist pros index md 我的图像尺寸为 388px X 191px 只有 2 个输出
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这是我在 MNIST 数据集上测试量化的示例 我正在使用以下代码测试我的模型 import tensorflow as tf from tensorflow examples tutorials mnist import input dat
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我正在尝试使用张量流训练具有正则化的多元线性回归模型 由于某种原因 我无法获取以下代码的训练部分来计算我想要用于梯度下降更新的误差 我在设置图表时做错了什么吗 def normalize data matrix averages np av
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在线预测失败 并显示 无法从源中获取字节形式的元素 这是什么意思以及如何解决它 我使用以下代码生成预测 request data examples pickup longitude 73 885262 pickup latitude 40
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我使用以下代码 由here https github com keras team keras blob master examples mnist cnn py 运行 CNN 来训练 MNIST 图像 from future import
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在通常的 TensorFlow 训练循环中 例如 train op tf train AdamOptimizer minimize cross entropy with tf Session as sess for i in range n
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请告诉我哪里出错了 我正在研究 Kaggle 狗品种分类挑战 我想尝试 one hot 编码与标签编码 图像未在图像目录中拆分 因此我无法将 推断 与 tf keras utils image dataset from directory
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我正在尝试使用两个图像之间的 SSD 作为我的网络的损失函数 h fc2 is my output layer y is my label image ssd tf reduce sum tf square y h fc2 train st
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在tensorflow 2 0 beta之前 要从tf data Dataset中检索第一个元素 我们可以使用迭代器 如下所示 usr bin python import tensorflow as tf train dataset tf
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我正在尝试跑步NVidia 脸部生成器演示 https github com tkarras progressive growing of gans在我的电脑上 我使用的是 Windows 10 我已经下载了源代码 并尝试按照页面下方的步骤
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对于张量 1 2 3 1 0 0 0 0 1 3 5 7 0 0 0 0 3 5 7 8 如何获取 0 行的索引 IE 列表 1 3 在 Tensorflow 中 据我所知 您无法像使用 NumPy 等更高级的库那样在一个命令中真正做到这一
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我实际上想估计一个以高斯混合作为基本分布的归一化流 所以我有点被火炬困住了 但是 您可以通过估计 torch 中高斯模型的混合来在代码中重现我的错误 我的代码如下 import numpy as np import matplotlib p
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我有一个由一个 LSTM 和两个 Dense 层组成的简单网络 如下所示 model tf keras Sequential model add layers LSTM 20 input shape train X shape 1 trai
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我在 anaconda 中安装了 TensorFlow GPU 2 0 当我安装它并导入包 然后运行我的 CNN 模型时 它工作正常 但当我尝试运行训练模型时 出现错误 这是我的错误报告 Epoch 1 50 UnknownError Tr
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我按照 TensorFlow RNN 教程创建了 LSTM 模型 然而 在这个过程中 我对 批次 和 时间步长 之间的差异 如果有的话 感到困惑 并且我希望得到帮助来澄清这个问题 教程代码 见下文 本质上是根据指定数量的步骤创建 批次 wi
