假设我训练了TensorFlow模型并保存它,现在有一个不同的模型,我想在模型中的某些层中使用保存模型中的一些权重(它们具有相同的形状).现在,我能够找到如何从模型中保存特定变量(具有特定名称),但我无法找到任何按名称恢复这些变量的示例.例如,假设在我保存的模型中,我保存了称为“

我在深入研究之前测试摘要,并且我有以下剪切代码importtensorflowastfimportnumpyasnpdeftest_placeholders():"SimplydumpaplaceholdertoTensorBoard"x=tf.placeholder(tf.float32,[])sess=tf.Session()summary=tf.summary.scalar("

在Tensorflow中,所有编码器–解码器功能(https://github.comensorflowensorflow/blob/masterensorflow/python/ops/seq2seq.py)使用RNN单元的单向实现.如何在Tensorflow中实现双向编码器(http://arxiv.org/abs/1409.0473或类似系统),以便在编码器–解码器设置中同时学习

嵌入层的文档在这里：https://keras.io/layers/embeddings/并且Masking层的文档在这里：https://keras.io/layersecurrent/我在那里找不到区别.在某些情况下,是否应该优先选择其中一层？解决方法:我觉得Masking()更能掩盖时间步骤;而嵌入(mask_zero=True)更像是一个数据过滤器.

我是个初学者.当我学习tensorflow的程序员指南时,我试图定义一个用于’estimator’的dataset_input_fn函数.我得到了一个奇怪的错误,显示：INFO:tensorflow:Usingdefaultconfig.INFO:tensorflow:Usingconfig:{‘_model_dir’:‘/model’,‘_tf_random_seed’:None,‘_

我在Tensorflow下试图用多个输入序列(多变量)实现LSTM时遇到了一些疑问.我用这种方式定义了LSTM：defLSTM(x):x=tf.reshape(x,[-1,input_length])x=tf.split(x,input_length,1)rnn_cell=rnn.MultiRNNCell([rnn.BasicLSTMCell(n_hidden),rnn.BasicLSTMCell(n_hidde

有什么区别tf.gradients和tf.train.RMSPropOptimizer(LR_RATE).compute_gradients如果存在差异,请说我想使用tf.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate).apply_gradients(),哪一个更受欢迎？谢谢！解决方法:不,这两者之间没有区别,如果你的唯一目标是获得渐变,因为RMSPropOptim

Tensorflow简易系列教程（一）：安装和运行TensorFlow是谷歌开发的机器学习框架。安装TensorFlow直接使用pip安装即可，添加豆瓣镜像可以加快速度：pipinstalltensorflow-ihttps://pypi.douban.com/simple如果有GPU可以充分利用，安装：pipinstalltensorflow-gpu-ihttps:

我想将2个不同尺寸的张量传递给tf.nn.dynamic_rnn.我有困难,因为尺寸不匹配.我愿意接受最佳方法的建议.这些张量是来自tf.data.Dataset的批次我有2个形状的张量：张量1:(？,？,1024)张量2:(？,？,128)第一个维度是批量大小,第二个维度是时间步长数,第三个维度是每个时间步输入的要素数.

Win10系统Anaconda+TensorFlow+Keras环境参考：Win10系统Anaconda+TensorFlow+Keras环境搭建教程https:/edstonewill.com/1842/问题1：anaconda直接傻瓜安装但需要配置python环境变量如果是windows的话需要去控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变

importtensorflowastfdata1=tf.constant(25,dtype='int16')data2=tf.Variable(3,name='data2')print(data1)print(data2)#sess=tf.Session()#init=tf.global_variables_initializer()#sess.run(init)#print(sess.run(data2))sess=tf.Ses

我试图在2或3个1080Ti上测试多GPU版本cifar10_estimator的性能,但没有收到加速.我找到了一些有关硬件here的有用信息,但仍然困惑如何解决它.我的环境：>UbuntuVERSION=16.04.5LTS(XenialXerus)>Python3>CUDA_VERSION=9.0.176>tensorflow-gpu=1.11.0GPU信息：nvidia

                                                                                            我选择tensorFlow作为我学习的第一个神经网络框架，恰巧最近Tensorflow

最近在学习TensorflowServing部署服务的时候，遇到了一个很大的问题，这里做一下记录。我主要是通过这个tensorflow-serving-example学习Tensorflowserving的使用。在最后一步，运行grpc-mnist-client.py时遇到这个问题，调试栈如下：Traceback(mostrecentcalllast):File

我正在学习TensorFLow.因此,要了解如何制作某些内容,我尝试从源代码中复制一些代码并执行它.但我正在发出错误信息.所以我尝试了一些来自这个网站的解决方案,但它不起作用(我在评论中保留了我的测试)."""programme1"""importtensorflowastfimportnumpyasnpfrom

某些功能列的数据类型是list.它们的长度可以不同.我想将此列编码为多热门分类功能并将其提供给tf.estimator.我尝试了以下但错误无法获取元素显示字节.我认为这是深度学习中的常见做法,尤其是推荐系统,例如：深度与宽模型.我找到了一个相关问题here,但它没有显示如何提供给估算器.i