tensorflow

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我有一个程序性生成（无限）数据源，并试图使用它作为高级别Tensorflow Estimator的输入来训练基于图像的3D物体检测器。我设置的数据集，就像在Tensorflor估计Quickstart，我dataset_input_fn收益特征的元组和标签Tensor的，就像Estimator.train函数指定，这该怎么tutorial shows，但我得到一个错误时，试图调用列车功能： Ty

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Tensorflow变量初始化错误

我收到了tensorflow中的变量初始化错误，有人可以帮我吗？我在GPU上使用python版本（3.5.4）和TF版本（1.2.1）。如果我从代码中删除最后一行然后它的工作，似乎有一些问题与tensorflow和python库sync之间的差距精细。 import numpy as np import tensorflow as tf with tf.Session() as sess:

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如何使用keras和tensorflow后端将密集层的输出作为一个numpy数组？

我是Keras和Tensorflow的新手。我正在使用深度学习来开展面部识别项目。我使用此代码（输出softmax图层）将输入主题的类标签作为输出获得，并且我的100个类的自定义数据集的准确率为97.5％。但是现在我对特征向量表示感兴趣，所以我想通过网络传递测试图像并在softmax（最后一层）之前从激活的密集层提取输出。我提到了Keras的文档，但似乎没有任何效果。任何人都可以请帮助我如何从密

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在Ubuntu下为Go安装tensorflow错误17.10

我按照以下步骤安装了用于Go的tensorflow，没有错误信息显示。 TF_TYPE="cpu" # Change to "gpu" for GPU support TARGET_DIRECTORY='/usr/local' curl -L \ "https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/libtensorflo

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如何绘制边界框而不使用张量流对象检测api中的归一化坐标

如何绘制边界框而不使用tensorflow object-detection api中的归一化坐标？在object_detection_tutorial.ipynb中，我注意到默认坐标是在标准化坐标中，框的形式是[xmin，ymin，xmax，ymax]以及如何将它们转换为[image_length xmin，image_width ymin，image_length xmax，image_wid

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如何使用python和tensorflow从降噪堆叠自动编码器中提取低维特征向量

下面的代码导入MNIST数据集并训练堆叠降噪自动编码器，以破坏，编码然后解码数据。基本上我想用它作为非线性尺寸缩减技术。如何访问模型编码的较低维特征，以便将这些特征放入聚类模型中？理想情况下，我会期望较低的维度特征是循环或直线（显然这实际上并非如此）。 import numpy as np import os import sys import tensorflow as tf fro

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错误Tensorflow使用JSON导出的数据

我使用下面的代码，从文档衍生的时： import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import json from pprint import pprint with open('/root/ml/2017110508.training.json') as text: da

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Nodejs Tensorflow服务客户端错误3

我正在服务一个预先训练的启动模型，并且我已经按照官方教程直到现在都提供它。目前，我得到一个错误代码3，如下： { Error: contents must be scalar, got shape [305] [[Node: map/while/DecodeJpeg = DecodeJpeg[_output_shapes=[[?,?,3]], acceptable_fraction=1,

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Tensorflow在不同名称范围内重用变量

我已经在不同名称范围内重用变量的问题。下面的代码将源代码嵌入和目标嵌入分离到两个不同的空间中，我想要做的是将源代码和目标代码放在同一个空间中，重用查找表中的变量。 ''' Applying bidirectional encoding for source-side inputs and first-word decoding. ''' def decode_first_word(self,

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ValueError：无法提供形状的值TensorFlow

我遇到TFLearn/TensorFlow的一些问题。我已经调整了我的np.reshape到合适的尺寸，但我与错误而崩溃：这个错误发生在训练代码行17： ValueError: Cannot feed value of shape (48, 1) for Tensor 'TargetsData/Y:0', which has shape '(?, 2)' 线路供参考： model.fit(X