Als «tensorflow» getaggte Fragen

TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek und API, die von Google für tiefes Lernen entwickelt und verwaltet wird. Verwenden Sie dieses Tag mit einem sprachspezifischen Tag ([Python], [C ++], [Javascript], [R] usw.) für Fragen zur Verwendung der API zur Lösung von Problemen des maschinellen Lernens. Die Programmiersprachen, die mit der TensorFlow-API verwendet werden können, variieren, sodass Sie die Programmiersprache angeben müssen. Geben Sie auch den Anwendungsbereich an, z. B. [Objekterkennung].

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Kann ich das Keras-Modell auf einer GPU ausführen?
Ich verwende ein Keras-Modell mit einer Einreichungsfrist von 36 Stunden. Wenn ich mein Modell auf der CPU trainiere, dauert es ungefähr 50 Stunden. Gibt es eine Möglichkeit, Keras auf der GPU auszuführen? Ich verwende das Tensorflow-Backend und führe es auf meinem Jupyter-Notebook aus, ohne dass Anaconda installiert ist.
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Rufen Sie in Tensorflow die Namen aller Tensoren in einem Diagramm ab
Ich erstelle neuronale Netze mit Tensorflowund skflow; aus irgendeinem Grund möchte ich die Werte einiger inneren Tensoren für eine Eingabe erhalten, so verwende ich myClassifier.get_layer_value(input, "tensorName"), myClassifierein Wesen skflow.estimators.TensorFlowEstimator. Es fällt mir jedoch schwer, die richtige Syntax des Tensornamens zu finden, selbst wenn ich seinen Namen kenne (und ich werde …
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Tensorflow 2.0 - AttributeError: Modul 'Tensorflow' hat kein Attribut 'Session'
Wenn ich den Befehl sess = tf.Session()in einer Tensorflow 2.0-Umgebung ausführe , wird folgende Fehlermeldung angezeigt: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session' System Information: Betriebssystemplattform und -verteilung: Windows 10 Python-Version: 3.7.1 Tensorflow Version: 2.0.0-alpha0 (installiert mit pip) Schritte …
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Tensorflow schreitet Argument
Ich versuche , das zu verstehen , Fortschritte Argument in tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d. Die Dokumentation sagt wiederholt Schritte: Eine Liste von Ints mit einer Länge> = 4. Der Schritt des Schiebefensters für jede Dimension des Eingangstensors. Meine Fragen sind: Was bedeutet jede der 4+ Ganzzahlen? Warum müssen sie für Convnets …
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Bestellung von Chargennormalisierung und Ausfall?
Die ursprüngliche Frage bezog sich speziell auf TensorFlow-Implementierungen. Die Antworten beziehen sich jedoch auf Implementierungen im Allgemeinen. Diese allgemeine Antwort ist auch die richtige Antwort für TensorFlow. Muss ich mir bei der Verwendung von Batch-Normalisierung und Dropout in TensorFlow (insbesondere unter Verwendung der Contrib.Layer) Sorgen um die Bestellung machen? Es …
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TensorFlow, warum gibt es nach dem Speichern des Modells 3 Dateien?
Nachdem ich die Dokumente gelesen habe , habe ich ein Modell in gespeichert TensorFlow. Hier ist mein Demo-Code: # Create some variables. v1 = tf.Variable(..., name="v1") v2 = tf.Variable(..., name="v2") ... # Add an op to initialize the variables. init_op = tf.global_variables_initializer() # Add ops to save and restore all …
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Was ist der Zweck von tf.app.flags in TensorFlow?
Ich lese einige Beispielcodes in Tensorflow und habe folgenden Code gefunden flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.') flags.DEFINE_integer('max_steps', 2000, 'Number of steps to run trainer.') flags.DEFINE_integer('hidden1', 128, 'Number of units in hidden layer 1.') flags.DEFINE_integer('hidden2', 32, 'Number of units in hidden layer 2.') flags.DEFINE_integer('batch_size', 100, …
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Was ist der Unterschied zwischen sparse_softmax_cross_entropy_with_logits und softmax_cross_entropy_with_logits?
Ich bin kürzlich auf tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits gestoßen und kann nicht herausfinden, was der Unterschied zu tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ist . Der einzige Unterschied ist, dass Trainingsvektoren ysein one-hot kodierten bei der Verwendung sparse_softmax_cross_entropy_with_logits? Beim Lesen der API konnte ich keinen anderen Unterschied feststellen als softmax_cross_entropy_with_logits. Aber warum brauchen wir dann die zusätzliche Funktion? …
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Welche Rolle spielt „Abflachen“ in Keras?
Ich versuche die Rolle der FlattenFunktion in Keras zu verstehen . Unten ist mein Code, der ein einfaches zweischichtiges Netzwerk ist. Es nimmt zweidimensionale Formdaten (3, 2) auf und gibt eindimensionale Formdaten (1, 4) aus: model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2))) model.add(Activation('relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='SGD') x = np.array([[[1, 2], …
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Wie stelle ich die adaptive Lernrate für GradientDescentOptimizer ein?
Ich benutze TensorFlow, um ein neuronales Netzwerk zu trainieren. So initialisiere ich GradientDescentOptimizer: init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.Session() sess.run(init) mse = tf.reduce_mean(tf.square(out - out_)) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.3).minimize(mse) Die Sache hier ist, dass ich nicht weiß, wie ich eine Aktualisierungsregel für die Lernrate oder einen Abklingwert dafür festlegen soll. Wie …
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