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标签:tensorflow

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Tensorflow模型并行性错误

Tensorflow模型并行性错误
我实际上想在tensorflow中自动实现模型并行性。Tensorflow模型并行性错误 我稍微改正了版本1.3中放置代码(simple_placer.cc)中张量流的代码。然而,在MNIST的情况下,安置工作是有效的,但是它在开始时有错误。 InvalidArgumentError (see above for traceback): Trying to ……继续阅读 »

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为了计算损失函数对几个输入的推断

为了计算损失函数对几个输入的推断
我正在对张量流中的感知过程进行建模。在我感兴趣的设置中,建模代理正在玩资源游戏:它只能依靠分类器为资源提供的标签来从n资源中选择1个资源。每个资源都是一对有序的两个实数。分类器只能看到第一个真实的,但收益取决于第二个。有一个功能第一到第二。为了计算损失函数对几个输入的推断 无论如何,最好我想训练分类以下列方式: 在每次运行中,分类器ň资源给标签。 然后,代……继续阅读 »

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准确率99%,分类错误 – 三元组网络

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。准确率99%,分类错误 – 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……继续阅读 »

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Tensorflow加权与S形交叉熵损失

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)。Tensorflow加权与S形交叉熵损失 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: ValueErr……继续阅读 »

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最简单的方式分发Tensorflow培训的前提?

最简单的方式分发Tensorflow培训的前提?
培训在家庭网络中分布的tensorflow模型(使用Estimator API)的最简单方法是什么?看起来不像ml引擎local train允许您指定IP。最简单的方式分发Tensorflow培训的前提? ===========解决方案如下: 最好的选择是使用类似Kubernetes的东西。这是一项正在进行的工作,但我相信它也支持分布式培训 –……继续阅读 »

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TensorFlow – 恢复(如果存在)

TensorFlow – 恢复(如果存在)
只有存在时才可以恢复变量吗?这样做的最习惯的方式是什么?TensorFlow – 恢复(如果存在) 例如,考虑下面的小例子: import tensorflow as tf import glob import sys import os with tf.variable_scope('volatile'): x = tf.g……继续阅读 »

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model.compile()初始化Keras(tensorflow后端)中的所有权重和偏差吗?

model.compile()初始化Keras(tensorflow后端)中的所有权重和偏差吗?
当我开始训练模型时,以前没有保存模型。我可以安全地使用model.compile()。我现在已将该模型保存在h5文件中,以便使用checkpoint进行进一步培训。model.compile()初始化Keras(tensorflow后端)中的所有权重和偏差吗? 说,我想进一步训练模型。我很困惑,我可以在这里使用model.compile()吗?并且应该在mo……继续阅读 »