tensorflow-estimator

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使用tf.estimator初始化tf.contrib.data.Iterator

如果tf.estimator.Estimator也被使用，應該如何初始化tf.contrib.data.Iterator？其中一個問題是，輸入圖形（TF圖表處理輸入的一部分）應該在intput_fn()被定義 - 東陽tf.estimator創建seprate曲線圖。這個要求使得很難訪問迭代器init ops並通過它們to tf.estimator（以鉤子的形式調用train/evaluate

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在Tensorflow

保存`tf.estimator.Estimator`我使用tf.estimator.Estimator訓練模型： def model_fn(features, labels, mode, params, config): input_image = features["input_image"] eval_metric_ops = {} predictions =

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Tensorflow Estimator API以eval模式保存圖像摘要

此刻我嘗試使用Tensorflow的新Estimator API在自定義圖像數據集上訓練自動編碼器。到目前爲止一切正常。我遇到的唯一問題是當模型處於評估模式時，將輸入和輸出圖像保存爲摘要。我在列車模式下創建的所有圖像摘要均已妥善保存並顯示在Tensorboard中。這裏是我的代碼： def model_fn_autoencoder(features, labels, mode, params)

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如何使用TensorFlow Estimator API運行異步預測？

我正在使用tf.estimator API來預測標點符號。我使用TFRecords和tf.train.shuffle_batch用預處理數據訓練了它。現在我想做出預測。我可以將靜態NumPy數據填入tf.constant，並從input_fn返回。但是我正在處理序列數據，我需要一次提供一個示例，下一個輸入取決於先前的輸出。我也希望能夠通過HTTP請求處理數據輸入。每次調用estimator.p

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傳輸學習與tf.estimator.Estimator框架

我正在嘗試使用我自己的數據集和類在imagenet pretrained傳輸學習的Inception-resnet v2模型。我的原始代碼庫是一個tf.slim樣本的修改，我找不到了，現在我試圖用tf.estimator.*框架重寫相同的代碼。但是，我正在運行，只能加載一些的權重從預訓練檢查點，初始化其餘層與他們的默認初始值設定項。研究這個問題，我發現this GitHub issue和th

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Tensorflow tf.estimator.Estimator和QueueRunner

我正在重寫我的代碼來使用tf.estimator.Estimator作爲我的模型的封裝對象。問題是：我沒有看到典型的輸入管道如何適合圖片。我的輸入流水線使用由tf.train.Coordinator協調的隊列。要satisify tf.estimator.Estimator要求我在init_fn函數傳遞調用時估算器創建所有的「輸入圖形」： Estimator.train(...) 它