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张量流学习中的多元回归输出节点
我对张量流比较陌生 想使用 tf contrib learn 中的 DNNRegressor 来执行回归任务 但我不想有一个输出节点 而是想要多个 例如十个 如何配置回归器来调整许多输出节点以满足我的需求 我的问题与以下已在 SO 上提出的
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TensorFlowDNNClassifier 类已弃用,但替换似乎不起作用?
将以下内容与 TF 9 0rc0 结合使用 在 60 000 训练 和 26 000 测试 左右的记录上使用 145 个编码列 1 0 尝试预测 1 或 0 以进行类别识别 classifier TensorFlow learn Tenso
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如何使用设置了“num_epochs”的“read_batch_examples”创建“input_fn”?
我有一个基本的input fn可以与下面的 Tensorflow 估计器一起使用 无需设置即可完美运行num epochs范围 获得的张量具有离散形状 传入num epochs与其他任何事物一样None结果是未知的形状 我的问题在于在使用时
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Tensorflow 数据集 API 将图 protobuff 文件大小加倍
Summary 使用新的 tf contrib data Dataset 会使我的图形 protobuff 文件的大小加倍 并且我无法在 Tensorboard 中可视化该图形 细节 我正在尝试新的 TensorFlowtf contrib
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在Tensorflow中,获取图中所有Tensors的名称
我正在创建神经网络Tensorflow and skflow 由于某种原因 我想获取给定输入的一些内部张量的值 所以我使用myClassifier get layer value input tensorName myClassifier成
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skflow回归预测多个值
我正在尝试预测一个时间序列 给定 50 个先前值 我想预测接下来的 5 个值 为此 我正在使用skflow包 基于TensorFlow 这个问题比较接近Github 存储库中提供的波士顿示例 我的代码如下 matplotlib inline
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