我对Tensorflowjs和Tensorflow很新.我有一些数据,这是100％的容量,所以0到100之间的数字,每天有5小时这些容量.所以我有一个5天的矩阵,其中包含5％的100％.我有以下型号：constmodel=tf.sequential();model.add(tf.layers.dense({units:1,inputShape:[5,5]}));model.compile({

我想创建一个自定义目标函数来训练Keras深网.我正在研究不平衡数据的分类,我在scikit-learn中使用了很多F1分数.因此,我有了反转F1指标(1–F1得分)的想法,将其用作Keras的损失函数/目标,以便在训练时最小化：(fromsklearn.metricimportf1_score)defF1Loss(y_true,y_pred

为了更多地了解深度学习和计算机视觉,我正在研究一个在道路上进行车道检测的项目.我正在使用TFLearn作为Tensorflow的包装器.背景训练输入是道路的图像(每个图像表示为50×50像素的2D阵列,每个元素是0.0到1.0的亮度值).训练输出的形状相同(50×50阵列),但代表标记的车道区域.实

我尝试使用tensorboard和ten​​sorflow,我做了这个设置：rand=tf.placeholder(dtype=tf.float32)#thiswillbevisualisedintensorboardlaterontf.summary.image('random_noise_visualisation',rand,max_outputs=5)merged_summary_op=tf.summary.merge_all()#

在按照tensorflow的MacGPU安装说明并从源代码构建软件包后运行python-c“importtensorflow”时,我得到了dyld:warning,LC_RPATH$ORIGIN/../../_solib_darwin/_U_S_Sthird_Uparty_Sgpus_Scuda_Ccudart___Uthird_Uparty_Sgpus_Scuda_Slibin/Library/Python/2.7/site-packag

所以我正在阅读有关从CPU移动数据的更多信息–>Tensorflow中的GPU,我看到feed_dict仍然很慢：https://github.comensorflowensorflow/issues/2919我看到的将Python变量“移动”到GPU的直接选项是：#1.Tensorflowconstanta=tf.constant(data,name='a')#2.Tensorflow

我有一些Keras的经验,我正在学习TensorFlowSharp(https://github.com/migueldeicaza/TensorFlowSharp).使用ExampleInceptionInference项目,我想使用我在Keraspython代码中训练的模型.(我在这里用@jdehesa回复创建了一个.pb文件：HowtoexportKeras.h5totensorflow.pb?)当我

为android编译tensorflowlite.sohttps://www.tensorflow.org/lite＃本文记录更新时间2019-06-29＃tensorflow安装时间去github下载当时最新的...应该是2.x＃看完很多博客，说是最好用bazel编译...要是你CMake(可以的话,完全是没有问题的...)1.第一次安装tensorflow的

TensorFlow是一个用于人工智能的开源神器。TensorFlow™是一个采用数据流图（dataflowgraphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中

我有一维numpy数组.在TensorFlow中执行计算后,我得到一个tf.Tensor作为输出.我试图将其重塑为二维数组并将其显示为图像.如果它是一个numpyndarray,我会知道如何绘制它作为一个图像.但现在是一个张量！虽然我尝试使用tensor.eval()将其转换为numpy数组,但我收到错误消息“无默认会

我正在寻找在Tensorflow中使用LSTM单元的RNN的低级实现.我已经实现了几个使用低级API的前馈网络.这有助于我理解人工神经网络的内部运作.我是否可以对RNN执行相同的操作,或者是否建议使用LSTM单元的Tensorflow实现(tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell)？我没有在Tensorflow中发现任何RNN的

环境：win7+python3.6+tensorflow1.12升级到1.12版本后，导入TensorFlow报错解决办法：pipinstall-Uprotobuf

我正在使用gunicorn和flask开发一个简单的REST控制器.在每次REST调用时,我执行以下代码@app.route('/objects',methods=['GET'])defget_objects():video_title=request.args.get('video_title')video_path="../../video/"+video_titlec

CPU版本：pip3installtensorflow==1.12-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleGPU版本：pip3installtensorflow-gpu==1.12-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

我正在运行TensorFlow示例https://github.comensorflow/modelsree/masterutorials/image/cifar10_estimator的修改版本,但我的内存不足.ResourceExhausted错误说：提示：如果要在OOM发生时查看已分配的张量列表,请将report_tensor_allocations_upon_oom添加到RunOptions以获取

pipinstalltensorflow==1.4.0或者sudopipinstallhttps://storage.googleapis.comensorflow/linux/cpuensorflow-1.4.0-cp27-none-linux_x86_64.whl