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我在TensorFlow中实现了计算均方误差的损失函数。所有用于计算目标的张量都是float64类型，因此损失函数本身是dtype float64。特别是， print cost ==> Tensor("add_5:0", shape=TensorShape([]), dtype=float64) 然而，当我试图尽量减少我得到一个值误差相对于类型的张量： GradientDescentOpt

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使用TensorFlow语音转文本

我是TensorFlow的新手，我正在寻找文字识别项目演讲的帮助。有没有一个例子展示如何使用TensorFlow语音到文本？我听说它在Google内部用于将准确度提高25％

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TensorFlow - 使用神经网络的文本分类

TensorFlow如何用于使用神经网络的文本分类有什么例子吗？

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如何复制张量流中的变量

在numpy中，我可以用numpy.copy创建变量的副本。有没有类似的方法，我可以用它来创建TensorFlow中张量的副本？

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Tensorflow模型动物园？

caffe对我来说的一个主要优势是可以在免费分布的预训练模型上进行转换学习。是否有地方可以从张贴式格式的论文/比赛中获得训练有素的模型？如果不是，是否有可能将现有caffe（或任何其他）模型转换为tensorflow模型？

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运行培训冗长检查状态，如果命令

我一直在运行此命令：bazel run -c opt tensorflow/models/rnn/translate:translate -- --data_dir /Users/Username/data/ --train_dir /Users/User/train/ --en_vocab_size=40000 --fr_vocab_size=40000 --size 256 --num_lay

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下载Tensorflow MNIST数据时出错

我无法使用input_data.py来下载MNIST数据集。当我尝试调用该方法时，我看到一些html和以下错误： ='#179'"></td><td class="FileContents-lineContents"><a name="179"></a></td></tr><tr class="u-pre u-monospace FileContents-line"><td class="u-li

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张量流安装OSX

我想在El 10.11.1上安装TensorFlow，而且我在创建和安装我根本不了解的pip软件包时遇到了问题。我成功安装了Bazel，SWIG和NumPy per instructions（至少它们现在似乎都在工作）。创建PIP包/安装我得到以下错误，当我运行命令： bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_pac

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如何解释TensorFlow的卷积滤波器和步进参数？

我想了解TensorFlow的convolution，特别是式 shape(output) = [batch, (in_height - filter_height + 1)/strides[1], (in_width - filter_width + 1)/strides[2], ...] 我本来期望公式是 shape(output) = [batc

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上运行所的IPython翻译终止进程

我运行的是使用翻译上IPython的演示： >> %run translate.py --data_dir data --train_dir data --max_train_data_size 100000 进程得到某种原因自动死亡。这是运行的输出。 Preparing WMT data in data/ I tensorflow/core/common_runtime/local_dev