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Tensorflow:logits 和标签必须具有相同的第一维
我是张量流新手 我想改编 MNIST 教程https www tensorflow org tutorials layers https www tensorflow org tutorials layers用我自己的数据 40x40 的图
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Keras
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通过 feature_columns 使用 Dataset API 将自由文本特征输入 Tensorflow Canned Estimators
我正在尝试建立一个模型reddit score f subreddit comment 主要是作为一个示例 我可以在此基础上构建一个工作项目 我的代码是here https github com andrewm4894 my google
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googlecloudml
tensorflowdatasets
tensorflowestimator
tf.estimator.train_and_evaluate 出错了 评估精度和损失
I use tf estimator train and evaluate训练和评估我的模型 这是我的代码 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow contrib
tensorflow
deeplearning
tensorflowestimator
TensorFlow Custom Estimator - 在 model_fn 发生微小变化后恢复模型
我在用tf estimator Estimator为了开发我的模型 我写了一个model fn并训练了 50 000 次迭代 现在我想对我的model fn 例如添加一个新层 我不想从头开始训练 我想恢复 50 000 个检查点的所有旧变量
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Tensorflow Estimator API:如何从输入函数传递参数
我正在尝试添加类权重作为模型的超参数 但为了计算权重 我需要读取输入数据 这发生在 input fn 内部 然后传递给estimator fit 输出为input fn只是特征 标签应该具有相同的形状 num examples num fe
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具有混合数据类型的 TensorFlow 数据集生成器
我正在使用 TensorFlow 数据集 API https www tensorflow org guide datasets https www tensorflow org guide datasets 特别是 我将它与 Tensor
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tensorflowestimator
如何通过将另外两个 tf.feature_column 相乘来创建 tf.feature_column?
在Tensorflow中已经有一个通过交叉列创建特征的函数tf feature column crossed column 但更多的是针对类别数据 数字数据怎么样 例如 已经有 2 列 age tf feature column numer
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machinelearning
featureextraction
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将多个文件输入到 Tensorflow 数据集中
我有以下 input fn def input fn filenames batch size Create a dataset containing the text lines dataset tf data TextLineDatas
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tensorflowserving
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TensorFlow v2:替换 tf.contrib.predictor.from_saved_model
到目前为止 我正在使用tf contrib predictor from saved model加载一个SavedModel tf estimator模型类 然而 不幸的是这个函数在 TensorFlow v2 中被删除了 到目前为止 在
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tensorflow20
tensorflowestimator
使用估计器训练 Tensorflow 模型 (from_generator)
我正在尝试使用生成器训练估计器 但我想为每次迭代提供该估计器的样本包 我展示代码 def generator for i in range 100 feats np random rand 4 2 labels np random rand
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tensorflow
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使用创建的张量流模型进行预测
我正在查看这篇 Tensorflow 文章中的源代码 该文章讨论了如何创建广度和深度学习模型 https www tensorflow org versions r1 3 tutorials wide and deep https www
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tensorflow
tensorflowdatasets
tensorflowestimator
如何在不保存检查点的情况下运行 estimator.train
我正在寻找一种方法来实现学习率搜索 如下所述 https arxiv org pdf 1506 01186 pdf https arxiv org pdf 1506 01186 pdf 我的网络是使用估算器 api 实现的 我想坚持这一点
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Tensorflow 1.10 TFRecordDataset - 恢复 TFRecord
Notes 这个问题延续了之前的问题我的问题 https stackoverflow com questions 52035692 tensorflow v1 10 store images as byte strings or per c
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tensorflow
python36
tensorflowdatasets
tensorflowestimator
Tensorflow 错误:不支持可调用
我按照教程操作https www tensorflow org tutorials layers https www tensorflow org tutorials layers我想用它来使用我自己的数据集 def train input
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使用 BERT (TF 1.x) 保存的模型执行推理
我被困在一行代码结果整个周末一个项目都被搁置了 我正在开发一个使用 BERT 进行句子分类的项目 我已经成功训练了模型 并且可以使用 run classifier py 中的示例代码来测试结果 我可以使用此示例代码导出模型 该代码已多次重新
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tensorflowserving
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Tensorflow Estimator API 以 eval 模式保存图像摘要
目前 我尝试使用 Tensorflow 的新 Estimator API 在自定义图像数据集上训练自动编码器 到目前为止一切正常 我遇到的唯一问题是当模型处于评估模式时将输入和输出图像保存为摘要 我在训练模式下创建的所有图像摘要都正确存储并
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Tensorflow v1.10:将图像存储为字节字符串或每个通道?
Context 据了解 目前 TF 的 Record 文档还有一些不足之处 我的问题是关于什么是最佳存储 一个序列 它的每个元素类别概率 以及 一些 上下文 信息 例如序列的名称 作为 TF 记录 也就是说 这个问题考虑将序列和类概率存储为
恢复使用 tf.estimator 训练的模型并通过 feed_dict 提供输入
我用 tf estimator 训练了 resnet 模型在训练过程中被保存 保存的文件包括 data index and meta 我想加载这个模型并获得新图像的预测 在训练期间将数据输入模型tf data Dataset 我密切关注了
特征列预训练嵌入
如何使用预训练嵌入tf feature column embedding column I used pre trained嵌入tf feature column embedding column 但这不起作用 错误是 错误是 ValueE
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如何使用export_savedmodel保存和恢复tf.estimator.Estimator模型?
我最近开始使用 Tensorflow 并尝试习惯 tf estimator Estimator 对象 我想做一些非常自然的先验事情 在训练了我的分类器之后 即 tf estimator Estimator 的实例 带有train方法 我想将
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