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在windows10上安装tensorflow -python 3.6.1（anaconda）

我试图将tensorflow安装到我的机器上，但运行不正常。我参考tensorflow主页，并决定安装它与anaconda，目前我正在运行我的python。所以我做.. >conda create -n tensorflow python=3.5 #One of the posts on Stackoverflow #told the other to put 'p

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TensorFlow布尔索引

让我们一起走，目前，我想索引一个张量，并将非零项更改为-1，将零项更改为1.但我不知道如何在TensorFlow中执行此操作。这里是我的代码： y_[y_ != 0].assign(-1) y_[y_ == 0].assign(1) 原因是TensorFlow似乎不支持布尔索引。我该如何解决它？顺便说一句，它似乎boolean_mask不适合我，因为我不想返回一片y_，我只是想要y_改变

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Tensorflow GPU的错误：InvalidArgumentError：无法分配装置操作“MATMUL”

我使用tensorflow网站上给出的测试代码测试tensorflow与GPU在水蟒： import tensorflow as tf with tf.device('/device:GPU:0'): a = tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=[2,3],name='a') b = tf.constant([1,2,3,4,5,6],shape=

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如何创建一个在Keras模式下读取一个巨型数据框的线程安全生成器fit_generator

Keras新手在这里。我在一个非常大的CSV文件上做了一些深入的学习实验（keras 2.x，tensorflow作为背景，python3.5）。将CSV加载到Pandas数据框后，我需要读取数据帧以将数据转换为X_train，y_train/label。因为转换后的X_train非常大，不适合内存。我开始使用generator和model.fit_generator（）。我已经了解到，通过创建

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通过tensorflow实现TFlearn imdb lstm示例

通过张量流实现tflearn的lstm imdb example。我使用了与tflearn模型相同的数据集，体系结构和超参数（嵌入大小，句子的最大长度等），但是我的模型的性能比tflearn示例差（10个历元后，我的模型得到了精度约为52％，而实例接近80％）。如果您能给我一些建议以达到示例的适当性能，我会非常感激。下面是我的代码： import tensorflow as tf from

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Tensorflow对象检测训练使python崩溃

我正在从Tensorflow对象检测模型动物园训练ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型。我的数据集是卫星图像，我的目标是检测图像中的车辆。但是，培训失败与python内存问题。我正在使用CPU进行培训，我的Windows 10机器有32 GB RAM。用于培训的TF记录文件大小为1.7 GB。我无法检测这种故障的原因。请帮忙。

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如何在tensorflow中运行Iteration.get_next（）后获得批处理批处理？

最近我想实现GAN模型，并使用tf.Dataset和Iterator来读取人脸图像作为训练数据。数据集和迭代器对象的代码是： self.dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(convert_to_tensor(self.data_ob.train_data_list, dtype=tf.string)) self.dataset = self

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安装Tensorflow使用python3.6失败

这是我的环境目前 $ pip show tensorflow Name: tensorflow Version: 1.4.0 Summary: TensorFlow helps the tensors flow Home-page: https://www.tensorflow.org/ Author: Google Inc. Author-email: [email protecte

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使用numpy.append更改数组

我正在处理与MNIST数据库的张量流。使用input_data.read_data_sets功能提取数据库之后， from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets('data/MNIST/', one_hot=True) 我得到data.train.imag

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gcloud ML引擎设置 - 无法安装画中画“坏的解释：没有这样的文件或目录”

我试图设立gcloud ML引擎环境中的说明这里MACOS和Python 2.7： https://cloud.google.com/ml-engine/docs/command-line 当我到步骤5-6安装TensorFlow，我得到：不好解释：没有这样的文件或目录那就算我用：PIP --version 我不知道发生了什么事。一切安装好，但我卡在这里。如果有人有更好的说明，请发布。谢谢