Als «tensorflow» getaggte Fragen

Wie konvertiere ich einen Tensor in ein Numpy-Array, wenn ich Tensorflow mit Python-Bindungen verwende?

180 python  numpy  tensorflow 

Ich habe die neueste Version von Python (3.6.4 64-bit)und die neueste Version von installiert PyCharm (2017.3.3 64-bit). Dann habe ich einige Module in PyCharm installiert (Numpy, Pandas usw.), aber als ich versuchte, Tensorflow zu installieren, wurde es nicht installiert und ich bekam die Fehlermeldung: Es konnte keine Version gefunden werden, …

179 python  python-3.x  python-2.7  tensorflow  pip 

Ich bin sehr gespannt darauf, Googles neue Tensorflow-Bibliothek in C ++ zu verwenden. Die Website und die Dokumente sind nur sehr unklar, wie die C ++ - API des Projekts erstellt werden soll, und ich weiß nicht, wo ich anfangen soll. Kann jemand mit mehr Erfahrung helfen, indem er einen …

168 c++  tensorflow 

Ich habe vor, verteiltes TensorFlow zu verwenden, und ich habe gesehen, dass TensorFlow GPUs zum Trainieren und Testen verwenden kann. In einer Clusterumgebung kann jeder Computer 0 oder 1 oder mehr GPUs haben, und ich möchte mein TensorFlow-Diagramm auf so vielen Computern wie möglich in GPUs ausführen. Ich habe festgestellt, …

165 python  gpu  tensorflow 

tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None) Ich kann die Pflicht dieser Funktion nicht verstehen. Ist es wie eine Nachschlagetabelle? Was bedeutet, die Parameter zurückzugeben, die jeder ID entsprechen (in IDs)? skip-gramWenn wir zum Beispiel im Modell verwenden tf.nn.embedding_lookup(embeddings, train_inputs), findet es dann für jedes train_inputdie entsprechende Einbettung?

158 python  tensorflow  deep-learning  word-embedding  natural-language-processing 

Ich habe ein binäres Klassifizierungsmodell mit CNN trainiert und hier ist mein Code model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1], border_mode='valid', input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size)) # (16, 16, 32) model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(Convolution2D(nb_filters*2, kernel_size[0], kernel_size[1])) model.add(Activation('relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size)) # (8, 8, 64) = (2048) model.add(Flatten()) model.add(Dense(1024)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dropout(0.5)) …

154 python  tensorflow  deep-learning  keras 

Es ist eine Hauptfrage in Bezug auf die Theorie der neuronalen Netze: Warum müssen wir die Eingabe für ein neuronales Netzwerk normalisieren? Ich verstehe, dass manchmal, wenn zum Beispiel die Eingabewerte nicht numerisch sind, eine bestimmte Transformation durchgeführt werden muss, aber wenn wir eine numerische Eingabe haben? Warum müssen die …

151 tensorflow  machine-learning  neural-network  normalization 

Wie übersetzt die tf.app.run()Arbeit in Tensorflow die Demo? In tensorflow/models/rnn/translate/translate.pygibt es einen Anruf bei tf.app.run(). Wie wird damit umgegangen? if __name__ == "__main__": tf.app.run()

148 python  python-3.x  tensorflow 

Ich habe festgestellt, dass einige neuere TensorFlow-Versionen nicht mit älteren CUDA- und cuDNN-Versionen kompatibel sind. Gibt es eine Übersicht über die kompatiblen Versionen oder sogar eine Liste offiziell getesteter Kombinationen? Ich kann es nicht in der TensorFlow-Dokumentation finden.

144 tensorflow  cuda  version  compatibility  cudnn 

Ich habe vor kurzem angefangen, Deep Learning und andere ML-Techniken zu studieren, und ich habe angefangen, nach Frameworks zu suchen, die den Prozess des Aufbaus und Trainings eines Netzes vereinfachen. Dann habe ich festgestellt, dass TensorFlow, der wenig Erfahrung auf diesem Gebiet hat, für mich Geschwindigkeit ist Ein wichtiger Faktor, …

143 python  c++  machine-learning  tensorflow 

Es wurde von vielen Benutzern als Grund für den Wechsel zu Pytorch angeführt, aber ich habe noch keine Rechtfertigung / Erklärung dafür gefunden, die wichtigste praktische Qualität, die Geschwindigkeit, für die eifrige Ausführung zu opfern. Nachfolgend finden Sie die Code-Benchmarking-Leistung TF1 vs. TF2 - wobei TF1 zwischen 47% und 276% …

137 python  tensorflow  keras  performance-testing  tensorflow2.0 

Ich habe mir tf.nn.conv2d hier die Dokumente von Tensorflow angesehen . Aber ich kann nicht verstehen, was es tut oder was es zu erreichen versucht. Es steht auf den Dokumenten, # 1: Glättet den Filter zu einer 2-D-Matrix mit Form [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]. Was macht das nun? …

135 neural-network  tensorflow 

Ich habe die GPU-Version von Tensorflow auf einem Ubuntu 14.04 installiert. Ich bin auf einem GPU-Server, auf dem Tensorflow auf die verfügbaren GPUs zugreifen kann. Ich möchte Tensorflow auf den CPUs ausführen. Normalerweise kann ich env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0auf GPU Nr. Laufen. 0. Wie kann ich stattdessen zwischen den CPUs wählen? Ich …

127 python  tensorflow 

Soweit ich weiß, Variableist dies die Standardoperation zum Erstellen einer Variablen und get_variablewird hauptsächlich zum Teilen von Gewichten verwendet. Auf der einen Seite schlagen einige Leute vor, get_variableanstelle der primitiven VariableOperation zu verwenden, wann immer Sie eine Variable benötigen. Andererseits sehe ich lediglich eine Verwendung get_variablein den offiziellen Dokumenten und …

125 python  tensorflow 

In den meisten Modellen wird ein Stufen - Parameter , die angibt , Anzahl der Schritte Daten zu überfahren . Aber ich sehe in der meisten praktischen Anwendung, dass wir auch die Anpassungsfunktion N Epochen ausführen . Was ist der Unterschied zwischen 1000 Schritten mit 1 Epoche und 100 Schritten …

125 machine-learning  tensorflow