¿Cómo puedo obtener el último paso global_step de un tf.estimator.Estimator después de que el train(…) termine? Por ejemplo, una rutina de entrenamiento típica basada en el Estimador podría configurarse así: n_epochs = 10 model_dir = ‘/ path / to / model_dir’ def model_fn(features, labels, mode, params): # some code to build the model pass def […]
Estoy tratando de optimizar un gráfico guardado para inferencia, por lo que puedo usarlo en Android. Mi primer bash de usar el script optim_for_inference falló con google.protobuf.message.DecodeError: Truncated message Así que mi pregunta es si los nodos de entrada / salida son incorrectos o si el script no puede manejar los modelos guardados (aunque es […]
Cuando entreno, almaceno mis pesas en un diccionario de tensorflow-variables. Paso el diccionario de pesos a una función ‘modelo’ junto con algunos datos para obtener el resultado deseado. Después del entrenamiento, me gustaría almacenar ese diccionario en un archivo de tal manera que pueda recrearlo. De esa manera puedo aplicar los pesos aprendidos simplemente pasando […]
Pregunta breve: ¿Cómo puedo seleccionar qué punto de control ver en la pestaña de incrustaciones de TensorBoard? Versión más larga de la pregunta: Quiero visualizar incrustaciones de palabras con TensorBoard. Para ello, después de leer el tutorial oficial ( espejo ), agregué el siguiente código: embedding_writer = tf.summary.FileWriter(model_folder) embeddings_projector_config = projector.ProjectorConfig() embedding = embeddings_projector_config.embeddings.add() embedding.tensor_name […]
Estoy adaptando el ejemplo de convolución cifar10 a mi problema. Me gustaría cambiar la entrada de datos de un diseño que lee imágenes una a la vez desde un archivo a un diseño que funciona con un conjunto de imágenes que ya están en la memoria. La función de inputs() originales inputs() ve así: read_input […]
En este momento, trato de entrenar un autocodificador en un conjunto de datos de imagen personalizado utilizando el nuevo Estimator API de Tensorflow. Hasta ahora todo está funcionando. El único problema que tengo es guardar las imágenes de entrada y salida como resumen cuando el modelo está en modo de evaluación. Todos los resúmenes de […]
¿ 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 […]