skflow

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我正在爲我的深度學習項目尋找更高層抽象。最近很少有人懷疑。我真搞不清楚哪個更積極維護tflearn（docs），或tensorflow.contrib.learn。但是項目不同，並積極貢獻於Github。我沒有發現爲什麼人們以這種方式工作，目標相同，名稱相同，但工作方式不同。這是不夠的，我們也有skflow，爲什麼我們分開有這個項目，這旨在模仿scikit學習一樣的功能深的學習（就像tfle

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如何在skflow中創建非完全連接的圖層？

我想創建一個比需要以自定義方式連接層的更復雜的體系結構。我可以在skflow中實現此目的嗎？如果不是哪個框架最好？謝謝

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如何調試skflow代碼（tensorflow）gmm_ops.py？

嗨，我是tensorflow的新手。我想調試Tensorflow（skflow）gmm_ops.py（高斯混合模型）。我得到錯誤：tensorflow：模型分歧與損失= NaN。我該怎麼做？有沒有例子？ raise NanLossDuringTrainingError tensorflow.python.training.basic_session_run_hooks.NanLossDurin

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在Windows機器上導入skflow

我想在我的Windows PC上導入skflow。我已經在Python（3.5）上安裝並使用了Anaconda。我沒有麻煩，使用tensorflow但skflow我得到的錯誤，當我想用： ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-04faecc7c0de> in <module>()

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如何使contrib.learn（SKFLOW）迴歸預測多個值（TensorFlow 0.12.1）

這與問題skflow regression predict multiple values非常相似。然而，更高版本的TensorFlow似乎使這個問題的答案過時了。我希望能夠在TensorFlow Learn迴歸神經網絡中有多個輸出神經元（DNNRegressor或）。我升級了引用問題中的代碼以解決TensorFlow發生的重大更改，但仍然出現錯誤。 import numpy as np im

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Tensorflow數據集API雙打圖原始文件大小

摘要：使用新的tf.contrib.data.Dataset使圖形protobuff文件的大小加倍，我無法在Tensorboard中顯示圖形。細節：我一起tf.contrib.learn.Experiment框架嘗試新TensorFlow tf.contrib.data.Dataset功能。我的輸入數據被定義爲input functions，它返回特徵和標籤的張量。如果我創建具有tf.tra

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Tensorflow contrib.learn.Estimator multi-GPU

爲了使用contrib.learn.Estimator進行多GPU訓練，我試圖在我的model_fn中指定GPU分配。在僞代碼： def model_fn(X, y): with tf.device('/gpu:1'): ... various tensorflow ops for model ... return predictions, loss, tra

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CSV文件導入SkFlow

我剛開始使用Tensorflow。據我瞭解，SkFlow是TensorFlow 一... 簡化的界面和簡單的我是好的。 TensorFlow's Github具有使用包括在SkFlow虹膜數據集一些有用的起動器的實例。這來自第一個例子，即線性分類器。 iris = datasets.load_iris() feature_columns = learn.infer_real_valued_co

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SkFlow：將數字和文本數據輸入到模型中

我正處於學習SkFlow/TensorFlow的早期階段，因此我將闡述對自己想要做的事情的理解，因爲它可能不正確。讓我們來想象一下，我正在試圖建立一個模型來預測汽車是否會通過排放測試。我的訓練和測試的CSV可能是這個樣子 make, fuel, year, mileage, days since service, passed test vw, diesel, 2015, 10000

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張量流不能實現重複性

我想學習與的張量流用於學習與TensorFlow高級API和無法獲得可重複的結果的問題。 TensorFlow 0.12.0-RC0（CPU只）蟒蛇3.5 import numpy as np import tensorflow as tf import os import shutil import random #print(tf.__version__) #0.12.0-rc