Als «tensorflow» getaggte Fragen

Ich habe kürzlich eine interessante Implementierung für die Klassifizierung von Faltungstexten überprüft . Alle von mir überprüften TensorFlow-Codes verwenden jedoch zufällige (nicht vorab trainierte) Einbettungsvektoren wie die folgenden: with tf.device('/cpu:0'), tf.name_scope("embedding"): W = tf.Variable( tf.random_uniform([vocab_size, embedding_size], -1.0, 1.0), name="W") self.embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(W, self.input_x) self.embedded_chars_expanded = tf.expand_dims(self.embedded_chars, -1) Weiß jemand, wie …

95 python  numpy  tensorflow  deep-learning 

Ich habe mich gefragt, ob es möglich ist, ein teilweise trainiertes Keras-Modell zu speichern und das Training fortzusetzen, nachdem das Modell erneut geladen wurde. Der Grund dafür ist, dass ich in Zukunft mehr Trainingsdaten haben werde und nicht das gesamte Modell erneut trainieren möchte. Die Funktionen, die ich benutze, sind: …

95 python  tensorflow  neural-network  keras  resuming-training 

Ich habe in vielen verfügbaren neuronalen Netzwerkcodes, die mit TensorFlow implementiert wurden, festgestellt, dass Regularisierungsterme häufig durch manuelles Hinzufügen eines zusätzlichen Terms zum Verlustwert implementiert werden. Meine Fragen sind: Gibt es eine elegantere oder empfohlene Art der Regularisierung als die manuelle? Ich finde auch, dass get_variabledas ein Argument hat regularizer. …

94 python  neural-network  tensorflow  deep-learning 

Gemäß der TensorFlow- Dokumentation haben beide prefetchund mapMethoden der tf.contrib.data.DatasetKlasse einen Parameter namens buffer_size. Für die prefetchMethode ist der Parameter als buffer_sizeund gemäß Dokumentation bekannt: buffer_size: Ein tf.int64-Skalar tf.Tensor, der die maximale Anzahl von Elementen darstellt, die beim Vorabrufen gepuffert werden. Für die mapMethode ist der Parameter als output_buffer_sizeund gemäß …

94 tensorflow  tensorflow-gpu  tensorflow-datasets 

Im MNIST-Anfänger-Tutorial gibt es die Aussage accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.castÄndert grundsätzlich die Art des Tensors, der das Objekt ist, aber was ist der Unterschied zwischen tf.reduce_meanund np.mean? Hier ist das Dokument über tf.reduce_mean: reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) input_tensor: Der zu reduzierende Tensor. Sollte einen numerischen Typ haben. reduction_indices: Die …

89 python  numpy  machine-learning  mean  tensorflow 

Ich habe Windows 10. Ich habe die Installation von Tensorflow abgeschlossen. Es klappt. Es heißt "Hallo Tensorflow!". Aber das alles hat es vor sich: 2018-08-18 18:16:01.500579: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 2018-08-18 18:16:01.769002: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1405] Found device 0 with …

89 tensorflow 

In diesem Tutorial-Code von der TensorFlow-Website, könnte jemand helfen zu erklären, was global_stepbedeutet? Ich habe auf der Tensorflow-Website geschrieben, dass ein globaler Schritt verwendet wird, um Trainingsschritte zu zählen , aber ich verstehe nicht ganz, was genau das bedeutet. Was bedeutet die Zahl 0 beim Einrichten global_step? def training(loss,learning_rate): tf.summary.scalar('loss',loss) …

88 tensorflow  deep-learning 

Unter Windows meldet TensorFlow nach dem Ausführen einer import tensorflowAnweisung einen oder beide der folgenden Fehler : No module named "_pywrap_tensorflow" DLL load failed.

87 tensorflow 

Ich portiere mein Caffe-Netzwerk auf TensorFlow, aber es scheint keine Xavier-Initialisierung zu haben. Ich benutze, truncated_normalaber das scheint es viel schwieriger zu machen, zu trainieren.

85 python  tensorflow 

Angenommen, ich habe einen Tensorflow-Tensor. Wie erhalte ich die Abmessungen (Form) des Tensors als ganzzahlige Werte? Ich weiß, dass es zwei Methoden gibt, tensor.get_shape()und tf.shape(tensor)aber ich kann die Formwerte nicht als ganzzahlige int32Werte erhalten. Im Folgenden habe ich beispielsweise einen 2D-Tensor erstellt, und ich muss die Anzahl der Zeilen und …

84 python  tensorflow  machine-learning  artificial-intelligence 

Klassifizierungsprobleme wie die logistische Regression oder die multinomiale logistische Regression optimieren einen entropieübergreifenden Verlust. Normalerweise folgt die Kreuzentropieschicht der Softmax- Schicht, die eine Wahrscheinlichkeitsverteilung erzeugt. Im Tensorflow gibt es mindestens ein Dutzend verschiedener Kreuzentropieverlustfunktionen : tf.losses.softmax_cross_entropy tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy tf.losses.sigmoid_cross_entropy tf.contrib.losses.softmax_cross_entropy tf.contrib.losses.sigmoid_cross_entropy tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits ... Welches funktioniert nur für die binäre Klassifizierung …

83 python  tensorflow  neural-network  logistic-regression  cross-entropy 

Ich bin relativ neu in der Welt von TensorFlow und ziemlich ratlos darüber, wie Sie CSV-Daten tatsächlich in TensorFlow in verwendbare Beispiel- / Etikettentensoren einlesen würden. Das Beispiel aus dem TensorFlow-Tutorial zum Lesen von CSV-Daten ist ziemlich fragmentiert und gibt Ihnen nur einen Teil des Weges zum Trainieren von CSV-Daten. …

82 python  csv  tensorflow 

Ich folgte den gegebenen mnist-Tutorials und konnte ein Modell trainieren und seine Genauigkeit bewerten. Die Tutorials zeigen jedoch nicht, wie man anhand eines Modells Vorhersagen trifft. Ich bin nicht an Genauigkeit interessiert, ich möchte nur das Modell verwenden, um ein neues Beispiel vorherzusagen, und in der Ausgabe werden alle Ergebnisse …

81 tensorflow 

Bitte helfen Sie mir bei diesem Fehler Ich habe das Tensorflow-Modul auf meinem Server installiert und unten finden Sie Informationen 15IT60R19@cpusrv-gpu-109:~$ pip show tensorflow Name: tensorflow Version: 1.0.0 Summary: TensorFlow helps the tensors flow Home-page: http://tensorflow.org/ Author: Google Inc. Author-email: opensource@google.com License: Apache 2.0 Location: /home/other/15IT60R19/anaconda2/lib/python2.7/site-packages Requires: mock, numpy, protobuf, …

79 python  module  installation  tensorflow  pip 

Ich versuche, einer Tensorflow-Variablen in Python einen neuen Wert zuzuweisen. import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.Variable(0) init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.InteractiveSession() sess.run(init) print(x.eval()) x.assign(1) print(x.eval()) Aber die Ausgabe, die ich bekomme, ist 0 0 Der Wert hat sich also nicht geändert. Was vermisse ich?

78 python  tensorflow  neural-network  deep-learning  variable-assignment