tensorflow

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    Tensorflow - 圖已完成，無法修改

    我正在嘗試啓動分佈式Tensorflow並獲取以下錯誤。 我的代碼如下所示： sv = tf.train.Supervisor(is_chief=(task_index == 0), logdir="/tmp/train_logs", init_op=init_op, summary_op=summary_op, saver=saver, global_step=global_
    python numpy machine-learning tensorflow 2017-10-19

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    用tf.pad填充MNIST數據集（）

    如何在尺寸(?,28,28,1)與tf.pad()中填充MNIST數據集圖像，並將其設置爲(?,32,32,1)張量流？
    python-3.x tensorflow tensorflow-datasets 2017-10-19

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    windows上tensorflow的升級

    如何升級windows機器上的tensoflow庫？ Tensorflow目前安裝並運行良好。我正在使用anaconda發行版。 import tensorflow as tf tf.VERSION Out[37]: '1.2.1' 我的Python版本低於 >python -V Python 3.5.3 :: Anaconda custom (64-bit) ----------
    python tensorflow anaconda 2017-10-19

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    張量流程中的默認在線或批量培訓

    我有以下問題：我試圖學習張量流程，但我仍然沒有找到將培訓設置爲在線或批處理的位置。舉例來說，如果我有以下的代碼來訓練神經網絡： loss_op = tf.reduce_mean(tf.pow(neural_net(X) - Y, 2)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate) trai
    python optimization tensorflow neural-network training-data 2017-10-20

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    Tensorflow恢復`tf.Session`使用`tf.train.MonitoredTrainingSession`保存檢查點

    我有使用tf.train.MonitoredTrainingSession來培訓CNN的代碼。 當我創建新的tf.train.MonitoredTrainingSession時，我可以將checkpoint目錄作爲輸入參數傳遞給會話，它會自動恢復它能找到的最新保存的checkpoint。我可以設置hooks來訓練，直到有一步。例如，如果checkpoint的步驟是150,000，我想培訓到200,
    session tensorflow checkpoint 2017-10-20

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    Tensorflow：轉換輸出張一熱

    我想要做什麼：（從cs231n冬季課程） 我要實現這個使用tensorflow。 但問題是我不知道如何得分轉化爲一種熱（在上圖中紅色線） 讓說我有一個model類具有所有運營張作爲對象變量。 model.outputs是張量操作（前饋）來獲得scores，我需要這個outputs張量轉換爲一個熱張IN A DIFFERENCIABLE WAY，這樣我可以進行梯度操作。 我該如何執行此操作？
    tensorflow 2017-10-20

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    應在哪裏插入Dropout。？完全連接層。卷積層。？或兩者。？

    我想徵詢Dropout應插入在哪裏的反饋意見？ 它應該位於完全連接層(Dense)或卷積層中。或兩者。？ 感謝您提前提供反饋。
    machine-learning tensorflow keras artificial-intelligence 2017-10-20

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    如何加速tensorflow RNN推理時間

    我們已經培訓了一個tf-seq2seq模型來回答問題。主要框架是google/seq2seq。我們使用雙向RNN（GRU編碼器/解碼器128單元），增加了軟關注機制。 我們將最大長度限制爲100個字。它大多隻產生10〜20個單詞。 對於模型的推斷，我們嘗試兩種情況： 正常（貪心算法）。其推斷時間約爲40ms〜100ms 光束搜索。我們嘗試使用波束寬度5，其推斷時間約爲400ms〜1000ms。 所
    python tensorflow inference 2017-10-20

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    爲什麼有些python變量是大寫而其他是小寫？

    我經常看到大寫和小寫單個字符變量。我不確定是否選擇了案例，因爲變量是一個類的實例，float32，或者只是個人偏好。 以下是Tensorflow入門指南的示例。 https://www.tensorflow.org/get_started/get_started W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32) b = tf.Variable([-.3], dtyp
    python tensorflow pep8 2017-10-20

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    如何打印tensorflow中的梯度和值？

    self.logits = nn_layers.full_connect_(self.wide_deep_embed, config.num_classes, activation='None', use_bn = True, \ keep_prob=self.keep_prob, name='output_layer') # predict prob ## loss
    python machine-learning tensorflow neural-network deep-learning 2017-10-20
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