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    如何在使用Keras時使用TensorFlow外部庫？

    我對TensorFlow和Keras仍然很陌​​生，所以雖然它可能對某些人來說似乎很簡單，但它不適合我 - 假設我的所有模型都是使用Keras API而不是TensorFlow設計的，喜歡爲TensorFlow添加外部庫到我的模型 - 例如，優步的Horovod。我該怎麼做呢？
    tensorflow keras 2017-10-20

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    在DSX中部署一條帶tensorflow的流水線

    我有一個使用python和tensorflow構建的模型。 該模型訓練有素，效果良好。我不明白我該如何部署它？我的意思是我怎麼稱呼這個模型來獲得實際數據的分數？ 由於TensorFlow的原因，我無法使用Watson ML部署。
    python tensorflow jupyter-notebook data-science-experience 2017-10-20

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    Tflearn質量差分類器？

    我是新來的機器學習和嘗試TFlearn，因爲它很簡單。 我想做一個基本的分類器，我覺得很有趣。 我的目標是訓練系統來預測一個點在哪個方向。 例如，如果我輸入兩個2D座標(50,50)和(51,51)，系統必須預測方向是NE（東北）。 如果我喂(50,50)和(49,49)系統必須預測方向是SW（西南方） 輸入： X1，Y1，X2，Y2，標籤 輸出： 0〜8對於8方向。 因此，這裏是小的代碼我寫的，
    machine-learning tensorflow classification tflearn 2017-10-20

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    Tensorflow Dataset.from_tensor_slices時間太長

    我有以下代碼： data = np.load("data.npy") print(data) # Makes sure the array gets loaded in memory dataset = tf.contrib.data.Dataset.from_tensor_slices((data)) 文件"data.npy"爲3.3 GB。用numpy讀取文件需要幾秒鐘，但是接下來創建
    python numpy tensorflow tensorflow-datasets 2017-10-20

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    Word2Vec應該培養多少個時代？什麼是推薦的訓練數據集？

    我正在學習使用TensorFlow教程的Word2Vec。我爲Word2Vec運行的代碼也來自TensorFlow教程：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/embedding/word2vec_optimized.py。當我運行15個紀元的代碼時，測試精度爲30％左右。當我跑100個紀元時，測試精度達到了39％左右。
    tensorflow word2vec 2017-10-20

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    爲什麼在完成預培訓後，轉移學習會導致錯誤/丟失從隨機重啓？

    我今天正在嘗試轉移學習，並不理解我得到的一些結果。我在大約100,000行Word2Vec嵌入上訓練了一個卷積神經網絡，並且在我的結果中看到了很大的差異。 這裏該圖的焦點是在底部的線。前15個時代從圖表中刪除，但趨勢仍然可見。訓練損失在多個時期下降，驗證損失很容易收斂。 顯然，這是列車的/ dev誤差之間的方差的問題。爲了解決這個問題，我知道添加更多數據是最簡單的解決方案。但是由於我的筆記本電腦沒
    machine-learning tensorflow neural-network deep-learning conv-neural-network 2017-10-20

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    TensorFlow estimator.predict（）給出了警告：tensorflow：輸入圖形不包含QueueRunner

    我試圖獲得有關estimator.predict自定義輸入功能的預測，但它給了我這樣的： WARNING:tensorflow:Input graph does not contain a QueueRunner. That means predict yields forever. This is probably a mistake. 它不會給我一個錯誤，但predict只是說它的恢復參數，並
    python machine-learning tensorflow 2017-10-20

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    執行tf.extract_image_patches

    執行tf.extract_image_patches在哪裏？我檢查了我找不到的tensorflow庫。 文件tensorflow/core/kernels/extract_image_patches_op.cc不包含實現。
    tensorflow 2017-10-20

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    如何計算張量流中的歸一化基尼係數

    我想要計算張量流中的歸一化Gini Coefficient，但無法這樣做。我有下面的Python代碼在numpy中執行相同，但我想要使用tensorflow來實現它。如果有任何想法，請幫助。 我將其與張力的形狀（1 ,?）實際與張量形狀（1 ,?） Python代碼預解碼： def gini(actual, pred, cmpcol = 0, sortcol = 1): assert(l
    python numpy tensorflow kaggle gini 2017-10-20

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    剪切梯度時出錯

    我在跟隨此tensorflow tutorial進行梯度裁剪，同時使用多層感知器。 grads_and_vars = optimizer.compute_gradients(cross_entropy_loss, trainable_variable) capped_grads_and_vars = [(tf.clip_by_global_norm(gv[0],5), gv[1]) for gv
    python tensorflow gradient 2017-10-20
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