有没有人尝试使用稀疏张量进行文本分析与TensorFlow成功？一切准备就绪,我设法为tf.Session中的feed_dict提供一个带有numpy数组的Softmax图层,但是我无法用SparseTensorValues提供字典.我没有找到关于使用稀疏矩阵来训练模型(例如softmax)和TensorFlow的文档,这很奇怪,因为类Spars

我在Tensorflow文档主页上找到以下内容,以便在排名>2时使用matmul操作：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/math_ops/matrix_math_functions#matmul#3-Dtensor`a`a=tf.constant(np.arange(1,13),shape=[2,2,3])=>[[[1.2.3.]

                                                                           手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建

tf.placeholder有点像是函数，定义完后，再通过feed_dict喂入数据，不需要初始化。其中，shape和name属于可选参数，可以不定义。importtensorflowastfa=tf.placeholder(tf.float32,name="a")b=tf.placeholder(tf.float32,name="b")c=tf.multiply(a,b,name="c")init=tf.glob

我最近遇到了tensorflowsoftmax_cross_entropy_with_logits,但我无法弄清楚实现与sigmoid_cross_entropy_with_logits相比有什么不同.解决方法:sigmoid和softmax之间的主要区别在于softmax函数在概率方面返回结果,这种结果更符合ML哲学.softmax的所有输出总和为1.转向告诉您网络

我想写一个去噪自动编码器,为了可视化的目的,我想打印出损坏的图像.这是我想要显示损坏图像的测试部分：defcorrupt(x):noise=tf.random_normal(shape=tf.shape(x),mean=0.0,stddev=0.2,dtype=tf.float32)returnx+noise#Testing#Encodeanddecodeimage

所以我有这个代码,直到我希望它为我绘制张量板：importnumpyasnpimporttensorflowastfimporttqdmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtensorflow.python.frameworkimportopsops.reset_default_graph()x=np.linspace(0,10,1000,dtype=

我正在做UdacityTensorFlow课程,第一次练习：https://github.comensorflowensorflow/blob/masterensorflow/examples/udacity/1_notmnist.ipynbOSX10.11(ElCapitan)Python2.7virtualenv安装TF我收到一个错误：“例外：verifynotMNIST_large.tar.gz失败.你能用浏览器搞定吗？

我的目标是：>使用初始V3arch：InceptioninTensorFlow为我的自定义类(一个类)创建检查点文件>使用freeze_graph将它们冻结到protobuf(.pb)>使用optimize_for_inference优化冻结图>在androidTF相机演示中使用pb文件进行分类：TensorFlowAndroidCameraDemo在步骤1中,在训练时,批

我正在使用带有Tensorflow和Keras的GoogleCloudPlatform运行机器学习项目.我的数据集中有大约30,000个PNG图像.当我在本地运行它时,Keras具有很好的实用程序来加载图像,但是GoogleCloudServices需要使用某些库,例如tensorflow.file_io(请参阅：Loadnumpyarrayingoogle-cloud-

我在Alex的paper中发现了关于本地响应规范化的这个等式：  正如我们在上面看到的那样,在我们计算总和之后,将功率提高,将其与alpha相乘,然后在添加k之后添加.但是,我在TensorFlow文档中看到它显示为sqr_sum[a,b,c,d]=sum(input[a,b,c,d-depth_radius:d+depth_

我使用IronPython从.net运行python脚本,下面是我的python脚本importtensorflowastfprint('TensorflowImported')下面是C#代码usingSystem;usingSystem.Text;usingSystem.IO;usingIronPython.Hosting;usingSystem.Collections.Generic;usingMicrosoft.Scr

这是我第一次尝试与CNN做某事,所以我可能做了一些非常愚蠢的事–但无法弄清楚我错在哪里……该模型似乎学得很好,但验证准确性没有提高(甚至在第一个时期之后),验证损失实际上随着时间的推移而增加.它看起来并不像我过度使用(在1个纪元之后？)–我们必须以其他方式关闭.typical

有没有办法让Tensor迭代而不运行eval()来获得它的numpy数组？我试图在使用split()之后迭代张量的两个部分,但它发生在我的神经网络的隐藏层的构造中,所以它需要在我能够开始会话之前发生.importtensorflowastfx=tf.placeholder('float',[None,nbits])layer=[x]forii

我制作了一个张量流模型.但由于某种原因,总会得到NAN损失.我想知道如何调试和查看每个张量中的每个值.例如：–out=tf.add(tf.matmul(outputs[-1],_weights['out']),_biases['out'])在运行期间,我想查看此张量中的值,并查看出错的位置.我在post中找到了类似的东西他们

我有两个模型m1和m2分别训练.现在我想保持m1固定并根据m2的输出微调m1.m1的所有变量都在变量范围“m1/”下,m2的变量在“m2/”下.这基本上就是我做的：   #buildm1andm2withtf.device("/cpu:0"):m1.build_graph()m2.build_graph()#indicatethevariables