tensorflow

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    喂养稀疏数据到Tensorflow估计的拟合

    我转换标签成稀疏的稀疏标签元组（索引，值，形状）。但是，当我将它馈送给分类器时，我遇到此错误： Traceback (most recent call last): File ..., line 23, in <module> classifier.fit(x=x_train, y=sparse_y_train, batch_size=128, steps=10) F
    python tensorflow 2017-12-18

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    如何保存tensorflow模型（省略标签张量），没有定义

    变量定义 我tensorflow模型如下： X = tf.placeholder(tf.float32, [None,training_set.shape[1]],name = 'X') Y = tf.placeholder(tf.float32,[None,training_labels.shape[1]], name = 'Y') A1 = tf.contrib.layers.fully_
    python machine-learning tensorflow neural-network deep-learning 2017-12-18

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    如何以非root用户身份运行官方Tensorflow Docker镜像？

    我目前正在与NVIDIA技术的码头工人运行官Tensorflow泊坞集装箱（GPU）： https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/ ​​ 不过，我不能找到一种方法来设置默认为用户集装箱。此容器的默认用户是“root”，这在安全性方面很危险，并且存在问题，因为它允许根访问共享文件夹。 假设我的主机与用户“CNNareCute”一起运行，有什么方法可
    docker tensorflow deep-learning dockerfile 2017-12-18

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    我已经安装了tensorflow，但不能导入jupyter笔记本

    我已成功安装了anaconda tensorflow。有一个名为tensorflow的虚拟环境，我将其激活。 但在Jupyter Notebook中，我试图导入张量流，只是为了得到一个错误：没有名为'tensorflow'的模块。
    tensorflow 2017-12-18

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    哪种方法可以进行图像归一化？

    在准备用于神经网络训练的训练集时，我找到两种可能的方法。 的传统方法：计算上整个训练的平均发送到网络之前设置，再减去每幅图像此固定平均值。以类似的方式处理标准偏差。 我发现tensorflow提供的功能tf.image.per_image_standardization做单一图像正常化。 我不知道哪种方式更合适？
    python tensorflow neural-network deep-learning data-science 2017-12-18

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    从tfrecords导入数据时，批处理标签顺序错误

    从tfrecords文件导入数据时出现问题。在tfrecords每个样品由feautures矢量与lenght 100和长度13。我使用下面的代码来导入来自tfrecords数据的一个热标签矢量的，指的是正式指南https://www.tensorflow.org/programmers_guide/datasets def read_data(examples): features =
    python tensorflow tensorflow-datasets 2017-12-18

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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
    python tensorflow tensorflow-estimator 2017-12-18

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    Tensorflow加权与S形交叉熵损失

    我试图用TensorFlow实现多标签分类（即每个输出模式可以有许多活动单位）。该问题具有不平衡的类（即，比标签分布中的零多得多，这使得标签模式非常稀疏）。 解决此问题的最佳方法应该是使用tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits函数。但是，我得到这个运行时错误： ValueError: Tensor conversion requested dtype ui
    tensorflow deep-learning multilabel-classification cross-entropy 2017-12-18

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    Keras为什么不能概括我的数据？

    我一直在尝试实现一个基本的多层LSTM回归网络来找出加密电子货币价格之间的相关性。 在遇到无法使用的训练结果后，我决定尝试使用一些沙盒代码，以确保在重试完整数据集之前我已经明白了。 问题是我不能让凯拉斯推广我的数据。 ts = 3 in_dim = 1 data = [i*100 for i in range(10)] # tried this, didn't accomplish an
    machine-learning tensorflow keras lstm recurrent-neural-network 2017-12-18

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    准确率99％，分类错误 - 三元组网络

    我试图按照facenet article中所述的方式训练三元组网络。 我通过计算正距离（锚 - 正）小于负距离（锚 - 负），然后除以三元组中总数的三元组来验证验证集的准确性批量。 我获得了很好的结果：99％的准确性。但是当我使用我的模型嵌入来对图像进行分类时（我使用未知的图像并将其与使用欧几里德距离的图像进行比较），但只有20％的结果是正确的。 我在做什么错？ 下面你可以找到我的详细实现。 三联
    tensorflow conv-neural-network 2017-12-18
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