tflearn

    1热度

    1回答

    形状必须是1级，但是是2级tflearn错误

    我正在使用由tflearn提供的DNN从一些数据中学习。我data变量的(6605, 32)的形状和我labels数据具有(6605,)，我在下面的代码(6605, 1)重塑形状...... # Target label used for training labels = np.array(data[label], dtype=np.float32) # Reshape target la
    python-3.x machine-learning tensorflow neural-network tflearn 2017-11-11

    1热度

    1回答

    Tflearn model.predict无法提供形状的值（1，1，17）

    我对Tensorflow和tflearn很新颖 到目前为止，我已经研究了几个教程，并一直试图将tflearn泰坦尼克号应用于动物园动物数据集（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Zoo）。培训工作很好，但是当我尝试对我输入的数据尝试使用model.predict时，出现以下错误 无法提供张量'InputData/X：0'的形状值（1,1，17） ，它具有形
    python tensorflow tflearn 2017-11-11

    0热度

    1回答

    用于使用Tensorflow/tflearn预测财务数据的图层

    我想预测利率，并且我有一些相关因素，例如股票指数和货币供应量等。因子数可能高达200. 例如，训练数据如X包含因子，y是我想要训练和预测的利率。 factor1 factor2 factor3 factor176 factor177 factor178 X= [[ 2.1428 6.1557 5.4101 ..., 5.86 6.0735 6.191 ] [ 2.1
    machine-learning tensorflow deep-learning financial tflearn 2017-11-11

    2热度

    2回答

    如何确定我的深度学习模型需要什么类型的图层？

    假设我想制作一个可以做某事的模型。现在当我在Google或YouTube上搜索这个主题时，我发现很多相关的教程，看起来像一个聪明的程序员已经通过深度学习实现了这个模型。 但是他们怎么知道什么类型的层，他们需要什么类型的激活功能，丧失功能，优化，单位等数使用深度学习解决某些问题。 是否有知道这一点，或者它只是理解和经验的问题的任何技术？如果有人能指点我一些视频或文章回答我的问题，这也会非常有帮助。
    tensorflow deep-learning keras tflearn 2017-11-11

    0热度

    2回答

    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
    python tensorflow deep-learning tflearn 2017-11-18

    2热度

    2回答

    TFlearn - VocabularyProcessor忽略给定词汇的部分

    我正在使用TFlearn的VocabularyProcessor将文档映射到整数数组。但是，我似乎无法用我自己的词汇来初始化VocabularyProcessor。在文档它说，创建VocabularyProcessor在的时候我可以提供一个词汇： vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(max_document_lengt
    python tensorflow nlp tflearn 2017-09-29

    3热度

    3回答

    在张量流中使用KMeans tflearn估计器作为图的一部分

    我试图使用tensorflow.contrib.learn.KMeansClustering作为Tensorflow中图的一部分。我想用它作为图的组成部分，给我预测和中心。代码的相关部分如下： with tf.variable_scope('kmeans'): kmeans = KMeansClustering(num_clusters=num_clusters,
    tensorflow k-means tflearn 2017-10-09

    0热度

    2回答

    整形input_data（形状= [无，28个，28，1]）至input_data（形状= [无，28个，28]）

    我有一个变量： network = input_data(shape=[None, 28, 28, 1]) 我想将其转换为以上形状。我正在做tflearn.reshape的帮助，但它不能正常工作。下面是代码“ network = tflearn.reshape(network,(-1, 28, 28)) 我不想重新声明它塑造[无，28,28]因为我在它的元素。如何做到这一点任何帮助吗？
    python tensorflow tflearn 2017-12-03

    0热度

    1回答

    试图适应tflearn代码，形状错误

    我正试图适应这个简单的自动编码器代码： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/autoencoder.py。 我试图改变代码的方式，它使用卷积图层和输入488图像* 30高度* 30宽度* 3颜色通道（RGB）[488,30,30,3]并输出一个新的图像与原始图像看起来相似但不同。我没有使用任何类型的验证数据集
    python tensorflow autoencoder tflearn image-generation 2017-10-17

    1热度

    2回答

    Tflearn质量差分类器？

    我是新来的机器学习和尝试TFlearn，因为它很简单。 我想做一个基本的分类器，我觉得很有趣。 我的目标是训练系统来预测一个点在哪个方向。 例如，如果我输入两个2D坐标(50,50)和(51,51)，系统必须预测方向是NE（东北）。 如果我喂(50,50)和(49,49)系统必须预测方向是SW（西南方） 输入： X1，Y1，X2，Y2，标签 输出： 0〜8对于8方向。 因此，这里是小的代码我写的，
    machine-learning tensorflow classification tflearn 2017-10-20
最新问题