如果你懂编程，在听到Swift时，你可能会想到为iOS或MacOS开发应用程序。如果你懂深度学习，那么你肯定听闻过SwiftforTensorflow（简称S4TF）：https://www.tensorflow.org/swift。那么你可能会问自己：「谷歌为什么要为Swift创建一个 TensorFlow 版本呢？毕竟已经有Python和

我有使用Keras创建的基本神经网络.我使用数据向量和相应的输出数据成功训练网络,该数据是具有两个元素的向量.它代表一个坐标(x,y).所以在一个数组中,out是一个数组.问题是我无法使用单个输入向量应对应于许多坐标的训练数据.实际上,我希望坐标矢量作为输出,而不需要事先知道坐标

我想用TensorFlow开发一个多标签分类器,我试图意味着存在多个包含多个类的标签.为了说明你可以想象这样的情况：>label-1类：灯光下雨,下雨,局部下雨,没有下雨>标签-2类：晴天,部分多云,多云,非常多云.我想用神经网络对这两个标签进行分类.现在,我为每个(label-1,label-2)对类使用了不

我正在训练一个简单的TensorFlow模型.训练方面工作正常,但没有日志写入/tmp/tensorflow_logs,我不知道为什么.有人能提供一些见解吗？谢谢#importMNISTfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_ho

自从我更新到TensorFlowv1.4后,我无法运行TensorBoard.最初我遇到了与旗帜相关的问题(我发布了约here).事实上,我重新安装了TensorFlow,并了解到修复程序已经存在,但现在我收到此错误：Traceback(mostrecentcalllast):File"/opt/python/3.6.3/binensorboard",line7,i

我正在使用Tensorflow1.4.我创建了一个自定义的tf.estimator来进行分类,如下所示：defmodel_fn():#Someoperationshere[...]returntf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,predictions={"Preds":predictions},

如何在tensorflow中保存和恢复变量？我遇到了问题.我的代码：importtensorflowastfv1=tf.Variable(tf.zeros([2,2],dtype=tf.float32,name='v1'))saver=tf.train.Saver()withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer())printsess

我对TensorFlow很新.我正在使用自己的培训数据库进行图像分类.但是,在我训练自己的数据集后,我不知道如何对输入图像进行分类.这是我准备自己的数据集的代码filenames=['01.jpg','02.jpg','03.jpg','04.jpg']label=[0,1,1,1]filename_queue=tf.train.string_input_p

                                             前言上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们，这是codelabs上的教程：《TensorFlowanddeeplearning,withoutaPhD

我已经看到了这个问题的变化,但我还没有找到满意的答案.基本上,我想从kerasmodel.to_json(),model.get_weights(),model.from_json(),model.set_weights()到tensorflow等效.我想我已经接近那里了,但我正处于被困的地步.如果我能在相同的字符串中获得权重和图表,我更愿意,但我明白

我试图在张量流中产生tf.gradient的黑客攻击,对于秩(M,N)的张量和秩(Q,P)的张量x,得到秩的梯度张量(M,N,Q),P)人们自然会期待.正如本网站上的多个问题所指出的那样,得到的是一个等级(Q,P),它是y元素总和的等级.现在我无法弄清楚,查看张量流代码是在y的元素的总和在哪里？是开始还是

我目前正在研究一个关于神经网络的项目.为此,我想构建一个Android应用程序,它应该使用tensorflow[lite]来解决一些对象检测/识别问题.因为我希望代码尽可能地可移植,所以我想用C编写大部分代码,因此使用tensorflowlite的CAPI而不是JavaAPI/wrapper.因此,我修改了tensorflow

本教程针对Windows10实现谷歌近期公布的TensorFlowObjectDetectionAPI视频物体识别系统，其他平台也可借鉴。本教程将网络上相关资料筛选整合（文末附上参考资料链接），旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考，关于此API的更多相关信息请自行搜索。注意：windows用户

你能指导如何解决这个问题吗？withtf.name_scope('loss'):#cross_entropy=Noneval=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y_conv,y_)cross_entropy=tf.reduce_mean(val)withtf.name_scope('adam_optimizer'):#train_step=None

我想创建一个用户界面来创建,保存和训练tensorflow.js模型.但是在创建模型后我无法保存模型.我甚至从tensorflow.js文档复制了这段代码,但它不起作用：constmodel=tf.sequential({layers:[tf.layers.dense({units:1,inputShape:[3]})]});console.log('Predictionfro

在张量流中,我找不到用周期性边界条件进行卷积(tf.nn.conv2d)的直接可能性.例如.采取张量[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]和任何3×3过滤器.具有周期性边界条件的卷积原则上可以通过周期性填充到5×5来完成[[9,7,8,9,7],[3,1,2,3,1],[6,4,5,6,4],[9,7,8,9,7],[3,1,2,