skflow

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    我正在为我的深度学习项目寻找更高层抽象。 最近很少有人怀疑。 我真搞不清楚哪个更积极维护tflearn(docs),或tensorflow.contrib.learn。但是项目不同,并积极贡献于Github。我没有发现为什么人们以这种方式工作,目标相同,名称相同,但工作方式不同。 这是不够的,我们也有skflow,为什么我们分开有这个项目,这旨在模仿scikit学习一样的功能深的学习(就像tfle

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    我想创建一个比需要以自定义方式连接层的更复杂的体系结构。我可以在skflow中实现此目的吗?如果不是哪个框架最好? 谢谢

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    嗨,我是tensorflow的新手。我想调试Tensorflow(skflow)gmm_ops.py(高斯混合模型)。我得到错误:tensorflow:模型分歧与损失= NaN。 我该怎么做?有没有例子? raise NanLossDuringTrainingError tensorflow.python.training.basic_session_run_hooks.NanLossDurin

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    我想在我的Windows PC上导入skflow。我已经在Python(3.5)上安装并使用了Anaconda。我没有麻烦,使用tensorflow但skflow我得到的错误,当我想用​​: ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-04faecc7c0de> in <module>()

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    这与问题skflow regression predict multiple values非常相似。然而,更高版本的TensorFlow似乎使这个问题的答案过时了。 我希望能够在TensorFlow Learn回归神经网络中有多个输出神经元(DNNRegressor或)。我升级了引用问题中的代码以解决TensorFlow发生的重大更改,但仍然出现错误。 import numpy as np im

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    摘要:使用新的tf.contrib.data.Dataset使图形protobuff文件的大小加倍,我无法在Tensorboard中显示图形。 细节: 我一起tf.contrib.learn.Experiment框架尝试新TensorFlow tf.contrib.data.Dataset功能。我的输入数据被定义为input functions,它返回特征和标签的张量。 如果我创建具有tf.tra

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    为了使用contrib.learn.Estimator进行多GPU训练,我试图在我的model_fn中指定GPU分配。 在伪代码: def model_fn(X, y): with tf.device('/gpu:1'): ... various tensorflow ops for model ... return predictions, loss, tra

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    我刚开始使用Tensorflow。 据我了解,SkFlow是TensorFlow 一... 简化的界面和简单的我是好的。 TensorFlow's Github具有使用包括在SkFlow虹膜数据集一些有用的起动器的实例。这来自第一个例子,即线性分类器。 iris = datasets.load_iris() feature_columns = learn.infer_real_valued_co

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    我正处于学习SkFlow/TensorFlow的早期阶段,因此我将阐述对自己想要做的事情的理解,因为它可能不正确。 让我们来想象一下,我正在试图建立一个模型来预测汽车是否会通过排放测试。 我的训练和测试的CSV可能是这个样子 make, fuel, year, mileage, days since service, passed test vw, diesel, 2015, 10000

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    我想学习与的张量流用于学习与TensorFlow高级API和无法获得可重复的结果的问题。 TensorFlow 0.12.0-RC0(CPU只) 蟒蛇3.5 import numpy as np import tensorflow as tf import os import shutil import random #print(tf.__version__) #0.12.0-rc