在 Tensorflow 中保存和恢复经过训练的 LSTM

有没有办法找到给定操作 通常是损失 所依赖的所有变量 我想用它来将该集合传递到optimizer minimize or tf gradients 使用各种set intersection 组合 到目前为止我已经找到了op op input

假设我有一个带有值的向量 0 4 1 2 8 7 0 2 如何获得前 k 个值的二进制向量 k 3 0 1 0 0 1 1 0 0 in 张量流 TensorFlow 的tf math top k https www tensorflow

我想通过不规则索引获得子张量 这是我的问题 Input tensor 2x8x10x1 Batch x Height x Width x Channel index Height 0 1 4 5 index Width 0 1 4 5 8

今天早上我打开 Android Studio 时 Gradle 尝试同步时出现以下错误 Error 103 13 Failed to resolve org tensorflow tensorflow android 按照他们的说明Gith

您好 我现在正在研究tensorflow中的数据集API 我有一个关于执行数据预处理的dataset map 函数的问题 file name image1 jpg image2 jpg im dataset tf data Dataset

keras activation py 中定义的 Relu 函数为 def relu x alpha 0 max value None return K relu x alpha alpha max value max value 它有一个

我之前的帖子或错误是这样的one https stackoverflow com questions 52261090 do the operations defined in array ops in tensorflow have gr

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

如何指定张量流中两个连续检查点之间的间隔 里面没有选项tf train Saver来指定这一点 每次 我使用不同数量的全局步骤运行模型时 我都会得到检查点之间的新间隔 The tf train Saver https www tensorf

我正在尝试为 10 类图像分类任务训练一个简单的多层感知器 这是 Udacity 深度学习课程作业的一部分 更准确地说 任务是对各种字体呈现的字母进行分类 数据集称为 notMNIST 我最终得到的代码看起来相当简单 但无论如何我在训练期间

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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

我有一个 TensorFlow 集群已启动并正在运行 我正在尝试使用一个客户端进程将数据入队 并将其从另一进程中出队 我无法让它工作 我做错了什么 这是我的推送数据的程序 queue push py import tensorflow as

Closed 这个问题是无法重现或由拼写错误引起 help closed questions 目前不接受答案 我正在尝试使用tensorflow keras制作一个完全连接的模型 这是我的代码 from tensorflow keras m

张量流函数tf nn weighted cross entropy with logits 接受论证pos weight The 文档 https www tensorflow org versions r0 11 api docs pyt

我有一个训练有素的 Keras 模型 我想要 1 用相同但没有偏差的Con2D层替换Con2D层 2 在第一次激活之前添加 BatchNormalization 层 我怎样才能做到这一点 def keras simple model fro

Let z是一个复变量 C z 是它的共轭 在复分析理论中 导数C z w r t z不存在 但在张量流中 我们可以计算dC z dz结果就是1 这是一个例子 x tf placeholder complex64 2 2 y tf redu

这是我的代码 for it in range EPOCH 24410 BATCH SIZE tr pa tr sp sess run tr para tr spec train loss sess run loss fw op feed d