机器学习资料

我想使用占位符控制函数的执行 但不断收到错误 不允许使用 tf Tensor 作为 Python bool 这是产生此错误的代码 import tensorflow as tf def foo c if c print This is tr

I ve been trying to implement this ML Linear Model into my dataset https www tensorflow org tutorials estimator linear L

我试图弄清楚为什么 TensorFlow 会做一些令人惊讶的事情 我将其归结为一个测试用例 尝试对一个简单的问题进行线性回归 该问题只需将两个输入加在一起 权重收敛到 1 0 偏差收敛到 0 0 正如它们应该的那样 使用此版本的训练输出 t

我正在从源安装tensorflow 文档 https www tensorflow org versions r0 10 get started os setup html installing from sources Cuda驱动版本

我目前正在设计一个 NoisyNet 层 如下所示 探索嘈杂的网络 https arxiv org abs 1706 10295 在 Tensorflow 中并得到如标题所示的维度误差 而两个张量的维度将在行中按元素相乘filtered o

我创建了一个用于文本分类的 Conv1D 模型 当在最后一个密集处使用 softmax sigmoid 时 它产生的结果为 softmax gt 0 98502016 0 0149798 sigmoid gt 0 03902826 0 00

我从tutorial https www tensorflow org extend tool developers 我们可以这样做 for node in tf get default graph as graph def node pr

我正在学习 Tensorflow 2 0 我认为在 Tensorflow 中实现最基本的简单线性回归是一个好主意 不幸的是 我遇到了几个问题 我想知道这里是否有人可以提供帮助 考虑以下设置 import tensorflow as tf 2

我们通过图形冻结保存来自 TF1 的许多模型 tf train write graph self session graph def some path get graph definitions with weights output g

我尝试编写一个基于深度网络的程序来读取手写数字 我在 Youtube 上找到了一个代码 https www youtube com watch v 5bso 5X7Zu4 https www youtube com watch v 5bso

我正在尝试基于两个图像的拉普拉斯算子在带有 TF 后端的 Keras 中实现自定义损失函数 def blur loss y true y pred weighting of blur loss alpha 1 mae losses mean

我正在处理偶尔充满异常值的极其嘈杂的数据 因此我主要依靠相关性来衡量我的神经网络的准确性 是否可以明确使用诸如等级相关性 斯皮尔曼相关系数 之类的东西作为我的成本函数 到目前为止 我主要依赖 MSE 作为相关性的代理 我现在面临三个主要障碍

我使用 Keras 编写了一个 LSTM 模型 并使用 LeakyReLU 高级激活 ADAM Optimizer with learning rate decay opt optimizers Adam lr 0 0001 beta 1

所以我刚刚开始使用 Tensorflow 并且我正在努力正确理解输入管道 我正在研究的问题是序列分类 我正在尝试读取形状为 100000 4 的 CSV 文件 前 3 列是特征 第四列是标签 但是 数据表示长度为 10 的序列 即第 1 1

Closed 这个问题正在寻求书籍 工具 软件库等的推荐 不满足堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 我正在尝试在 AWS 上训练神经网络 Tensorflow 我有一些 AWS 积分 据我了解 AWS

在 Windows 上 TensorFlow 在执行后报告以下一个或两个错误import tensorflow陈述 No module named pywrap tensorflow DLL load failed 对我来说问题是 cuDN

UnknownError 无法获取卷积算法 这可能是因为 cuDNN 初始化失败 因此请尝试查看上面是否打印了警告日志消息 node conv2d 1 convolution Conv2D T DT FLOAT data format NC

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

张量流1 12 0 在下面的代码片段中 wrapped rv val和seq rv val似乎应该是等效的 但事实并非如此 相反 seq rv val 被正确初始化为随机生成的 init val 数组 但wrapped rv val 设置为