tensorflow-estimator

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使用tf.estimator初始化tf.contrib.data.Iterator

如果tf.estimator.Estimator也被使用，应该如何初始化tf.contrib.data.Iterator？其中一个问题是，输入图形（TF图表处理输入的一部分）应该在intput_fn()被定义 - 东阳tf.estimator创建seprate曲线图。这个要求使得很难访问迭代器init ops并通过它们to tf.estimator（以钩子的形式调用train/evaluate

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在Tensorflow

保存`tf.estimator.Estimator`我使用tf.estimator.Estimator训练模型： def model_fn(features, labels, mode, params, config): input_image = features["input_image"] eval_metric_ops = {} predictions =

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Tensorflow Estimator API以eval模式保存图像摘要

此刻我尝试使用Tensorflow的新Estimator API在自定义图像数据集上训练自动编码器。到目前为止一切正常。我遇到的唯一问题是当模型处于评估模式时，将输入和输出图像保存为摘要。我在列车模式下创建的所有图像摘要均已妥善保存并显示在Tensorboard中。这里是我的代码： def model_fn_autoencoder(features, labels, mode, params)

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如何使用TensorFlow Estimator API运行异步预测？

我正在使用tf.estimator API来预测标点符号。我使用TFRecords和tf.train.shuffle_batch用预处理数据训练了它。现在我想做出预测。我可以将静态NumPy数据填入tf.constant，并从input_fn返回。但是我正在处理序列数据，我需要一次提供一个示例，下一个输入取决于先前的输出。我也希望能够通过HTTP请求处理数据输入。每次调用estimator.p

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传输学习与tf.estimator.Estimator框架

我正在尝试使用我自己的数据集和类在imagenet pretrained传输学习的Inception-resnet v2模型。我的原始代码库是一个tf.slim样本的修改，我找不到了，现在我试图用tf.estimator.*框架重写相同的代码。但是，我正在运行，只能加载一些的权重从预训练检查点，初始化其余层与他们的默认初始值设定项。研究这个问题，我发现this GitHub issue和th

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Tensorflow tf.estimator.Estimator和QueueRunner

我正在重写我的代码来使用tf.estimator.Estimator作为我的模型的封装对象。问题是：我没有看到典型的输入管道如何适合图片。我的输入流水线使用由tf.train.Coordinator协调的队列。要satisify tf.estimator.Estimator要求我在init_fn函数传递调用时估算器创建所有的 “输入图形”： Estimator.train(...) 它