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如何在 TensorFlow 的 MNIST 示例中获取预测的类标签?
我是神经网络新手 并浏览了针对初学者的 MNIST 示例 我目前正在尝试在 Kaggle 的另一个没有测试标签的数据集上使用此示例 如果我在没有相应标签的测试数据集上运行模型 因此无法像 MNIST 示例中那样计算准确性 我希望能够看到预测
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machinelearning
neuralnetwork
tensorflow
datascience
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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tensorflow
tensorflowestimator
如何处理 TensorFlow 中的错误“证书验证失败:证书已过期”?
我刚刚开始使用 CIFAR10 数据集在 Python 中使用 TensorFlow 创建图像分类程序 如下this教程 到目前为止 这是我的代码 import tensorflow as tf from tensorflow keras
python
tensorflow
Keras
tensorflow20
如何确定 TensorFlow 中的占位符依赖性
给定一些要获取的符号变量 我需要知道哪些占位符是依赖项 在 Theano 中 我们有 import theano as th import theano tensor as T x y z T scalars xyz u v x y y z
tensorflow
当“Model”实例是在启用急切模式的情况下构造的时,不支持在图形模式下调用“Model.predict”
所以我只是跟随某人的项目并在收到此错误时到达这里 2020 10 12 15 33 21 128 ERROR in app Exception on predict POST Traceback most recent call last
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Flask
Web
Keras
Tensorflow.js inputShape 与模型输入不匹配
这似乎很基本 但我无法弄清楚 所以我有样本 数据 输入 它是一个由 10 个整数组成的数组 而输出 标签只是一个整数数组 让我解释一下 因为我的数据可能结构不正确 基于 10 个整数的输入 我告诉模型结果是标签 输出中的 1 个整数 最重要
nodejs
tensorflow
tensorflowjs
TensorFlow C++,运行时问题
我使用 TensorFlow python 创建了一个模型 现在我已经用 C 加载了模型 并使用 session gt Run 提供输入张量 运行它 代码已编译并链接良好 但是一旦在运行时到达会话 gt 运行 它就不会进一步继续 也不会创建
c
tensorflow
具有动态设置的dense_shape的TensorFlow SparseTensor
我之前问过这个问题在 TensorFlow 上创建布尔掩码关于如何仅将某些索引设置为 1 其余索引设置为 0 来获取张量 我认为 MZHm 给出的答案可以完全解决我的问题 虽然 论证dense shape of tf SparseTenso
python
tensorflow
使用 React Native 和 Tensorflow.js 对实时视频源进行预测
我已经设置了我的 React Native 应用程序 所有 unimodules 和包的安装和配置都按预期工作 没有依赖性等问题 现在我想实现一个我从谷歌的可教机器上训练的张量流模型 但我无法理解如何将它与相机一起使用 因为我想实时处理帧
ReactNative
tensorflow
tensorflowjs
循环 tf.data.Dataset 非常慢
我想知道为什么对 tf data Dataset 样本进行 for 循环比对相应的 numpy 数组进行循环要慢得多 import numpy as np import tensorflow as tf import time a np o
python
tensorflow
tensorflow20
tensorflowdatasets
pytorch 等效 tf.gather
我在将一些代码从tensorflow移植到pytorch时遇到一些问题 所以我有一个尺寸为 10x30 的矩阵 代表 10 个示例 每个示例有 30 个特征 然后我有另一个维度为 10x5 的矩阵 其中包含第一个矩阵中每个示例的 5 个最接
tensorflow
Pytorch
ROCm 和 CUDA GPU 在一种型号上?
我想在多个 GPU 上编译模型 是否可以在同一型号上将带有 ROCm 的 AMD GPU 与 Nvidia CUDA GPU 一起使用 我想这是不可能的 因为您需要安装特殊版本的tensorflow才能启用ROCm tensorflow N
tensorflow
Keras
amdrocm
InvalidArgumentError:断言失败:[无法将字节解码为 JPEG、PNG、GIF 或 BMP]
我有一个文件夹结构 其中每个子文件夹代表一个类 每个类都有一个示例图片 我想将数据加载到 Keras 数据集中 如下所述 https www tensorflow org api docs python tf keras preproces
python
tensorflow
Keras
pathlib
当不再需要时如何从内存中释放张量?
我有一个假设的图 它有一系列计算 如下所示 a 0 tf placeholder a 1 some op 1 a 0 a 2 some op 2 a 1 a 3 some op 3 a 2 计算时观察a 3 a 0 and a 1不需要 因
tensorflow
如何在调用正文中使用 csv 文件来调用经过 TensorFlow 训练的 SageMaker 模型? [复制]
这个问题在这里已经有答案了 我已在 AWS SageMaker 上部署了 TensorFlow 模型 并且希望能够使用 csv 文件作为调用正文来调用它 该文档说关于创建一个serving input function就像下面这个 def
tensorflow
amazonsagemaker
获取 TensorFlow 训练的模型中某些权重的值
我已经用 TensorFlow 训练了一个 ConvNet 模型 我想在层中获得特定的权重 例如在 torch7 中我只需访问model modules 2 weights 获取第 2 层的权重 我如何在 TensorFlow 中做同样的事
tensorflow
错误:Tensorflow CNN 维度
你好 我是 Tensorflow 新手 尝试使用 CNN 运行 cifar10 数据集 我的网络由三层构成 例如 卷积 最大池化 全连接层 Softmax层 下面是我的模型的张量流代码 15 def model X w w2 w o p k
tensorflow
Convolution
dimension
如何设置GradientDescentOptimizer的自适应学习率?
我正在使用 TensorFlow 来训练神经网络 这就是我初始化的方式GradientDescentOptimizer init tf initialize all variables sess tf Session sess run in
python
tensorflow
张量流成本函数是张量,而不是标量 - 为什么?优化失败
以下代码可以运行 但不起作用 变量cost总是一个充满 1 0 的张量 但为什么呢 我估计了一个标量 因为 1x5 矩阵乘以 5x1 矩阵就是一个标量 优化时偏差和权重也不会改变 我究竟做错了什么 KI Model x tf placeho
python3x
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css设置渐变色
css如何设置自定义渐变色 线性渐变篇 CSS渐变可以让你在两个或多个指定颜色之间显示平滑的过渡 CSS定义了三种渐变类型 Linear Gradients goes down up left right diagonally 下降 上升
css
tensorflow
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