¿ Session.run(fetches, feed_dict) garantiza que Session.run(fetches, feed_dict) ejecute sus argumentos de fetches en orden? La documentación no parece mencionarlo. Por ejemplo, si ejecuta sess.run([accuracy, train_op], feed_dict=feed_dict) El orden de ejecución es importante: train_op actualizará los parámetros que afectan la accuracy .
Tengo una matriz M 2D de forma [batch x dim] , tengo un vector V de forma [batch] . ¿Cómo puedo multiplicar cada una de las columnas en la matriz por el elemento correspondiente en la V? Es decir: Sé que una implementación numpy ineficiente se vería así: import numpy as np M = np.random.uniform(size=(4, […]
Estoy tratando de seguir el tutorial de tensor flow como se describe en este enlace Estoy tratando de imprimir el resultado predicho como se describe: print (“Predicted %d, Label: %d” % (classifier.predict(test_data[0]), test_labels[0])) Pero no puedo imprimir el resultado. Estoy teniendo el siguiente error. print (“Predicted %d, Label: %d” % (classifier.predict(test_data[0]), test_labels[0])) TypeError: %d format: […]
Tengo curiosidad acerca de cómo funciona image_summary. Hay un parámetro llamado max_images, que controla la cantidad de imágenes que se mostrarán. Sin embargo, parece que el resumen solo muestra imágenes de un lote. Si utilizamos un valor mayor de max_iamges, solo veremos más imágenes del lote. ¿Hay alguna manera de ver, por ejemplo, una imagen […]
He hecho una regresión lineal simple en Tensorflow. ¿Cómo puedo saber cuáles son los coeficientes de la regresión? He leído los documentos pero no puedo encontrarlos por ningún lado! ( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/LinearRegressor ) Ejemplo de Código EDIT import numpy as np import tensorflow as tf # Declare list of features, we only have one real-valued feature […]
NOTA: Mi primera pregunta aquí. Perdón por la falta de detalles o información. Más que feliz de aclarar si es necesario. Estoy ejecutando TensorFlow 1.0.0 en Mac y recibo esta advertencia cuando uso la clase learn.Estimator ADVERTENCIA: tensorflow: Desde: 25: ajuste de llamada (desde tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators.estimator) con y está en desuso y se eliminará después del […]
He intentado usar tensorflow durante dos días, instalándolo y reinstalándolo una y otra vez en python2.7 y 3.4. No importa lo que haga, recibo este mensaje de error cuando bash usar tensorflow.placeholder () Es un código muy repetitivo: tf_in = tf.placeholder(“float”, [None, A]) # Features No importa lo que haga siempre recupero el rastro: Traceback […]
Estoy tratando de usar: train = optimizer.minimize(loss) pero los optimizadores estándar no funcionan con tf.float64 . Por lo tanto, quiero truncar mi loss de tf.float64 a solo tf.float32 . Traceback (most recent call last): File “q4.py”, line 85, in train = optimizer.minimize(loss) File “/Library/Python/2.7/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py”, line 190, in minimize colocate_gradients_with_ops=colocate_gradients_with_ops) File “/Library/Python/2.7/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py”, line 229, in compute_gradients […]
Contexto : Tengo un clasificador simple basado en tf.estimator.DNNClassifier que toma el texto y las probabilidades de salida sobre las tags de intención. Soy capaz de entrenar y exportar el modelo a un servicio, así como servir el servicio mediante el servicio de tensorflow . El problema es que este servicio es demasiado grande (alrededor […]
Estoy intentando implementar una regresión lineal multivariable en Python utilizando TensorFlow, pero me he topado con algunos problemas lógicos y de implementación. Mi código arroja el siguiente error: Attempting to use uninitialized value Variable Caused by op u’Variable/read’ Idealmente, la salida de weights debería ser [2, 3] def hypothesis_function(input_2d_matrix_trainingexamples, output_matrix_of_trainingexamples, initial_parameters_of_hypothesis_function, learning_rate, num_steps): # calculate […]