Articles of tensor de flujo de

Tensorflow.strided_slice ¿Falta el argumento ‘strides’?

Estoy intentando ejecutar cifar10_train.py acuerdo con los tutoriales, pero obtuve “cifar10_input.py”, line 87, in read_cifar10 tf.strided_slice(record_bytes, [0], [label_bytes]), tf.int32) TypeError: strided_slice() missing 1 required positional argument: ‘strides’ El documento dice que strides es opcional, y funcionó correctamente en Ubuntu antes. Mi versión de tensorflow es 0.12.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64. Ya he instalado la última versión. ¿Puedo pasar este […]

Teclado de interrupción tensorflow ejecutar y guardar en ese punto

¿Hay alguna manera de interrumpir una sesión de tensorflow mediante una interrupción del teclado y tener la opción de guardar el modelo en ese momento? Actualmente, salgo de la sesión en ejecución durante la noche, pero necesito detenerla para poder liberar la memoria para el uso de la PC durante el día. A medida que […]

¿Cómo guardar el estimador en Tensorflow para su uso posterior?

Seguí el tutorial “Una guía para las capas de TF: Construyendo una neural network convolucional” (aquí está el código: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.1/tensorflow/examples/tutorials/layers/cnn_mnist .py ). Adapte el tutorial a mis necesidades, que es la detección de manos. Por lo que entiendo, este tutorial crea el estimador (que es una CNN), luego realiza el ajuste y, finalmente, evalúa el […]

¿Cómo TensorArray y while_loop trabajan juntos en tensorflow?

Estoy tratando de producir un ejemplo muy fácil para la combinación de TensorArray y while_loop: # 1000 sequence in the length of 100 matrix = tf.placeholder(tf.int32, shape=(100, 1000), name=”input_matrix”) matrix_rows = tf.shape(matrix)[0] ta = tf.TensorArray(tf.float32, size=matrix_rows) ta = ta.unstack(matrix) init_state = (0, ta) condition = lambda i, _: i < n body = lambda i, […]

¿Cómo funciona tensorflow.pad?

Hay un ejemplo de tensorflow.pad (): # ‘t’ = is [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]. # ‘paddings’ is [[1, 1,], [2, 2]]. # rank of ‘t’ is 2. ‘ tf.pad(t, paddings, “CONSTANT”)’ ==> [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 2, 3, 0, 0], [0, 0, 4, 5, 6, 0, 0], […]

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: No se puede obtener el elemento del feed como bytes cuando se usa wide_n_deep_tutorial.py

Cuando bash usar wide_n_deep_tutorial.py proporcionado por el sitio web oficial de tensorflow, el tutorial se puede ejecutar con éxito, pero después de cambiar los datos y la función correspondiente, se mostrará el siguiente error: File “wide_n_deep_feed.py”, line 224, in tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed) File “/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py”, line 48, in run _sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough)) File “wide_n_deep_feed.py”, line […]

Cómo guardar y restaurar el DNNClassifier entrenado en TensorFlow python; ejemplo de iris

Soy nuevo en TensorFlow, recién comencé a aprender hace unos días. He completado este tutorial ( https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/tutorials/tflearn/index.html#tf-contrib-learn-quickstart ) y apliqué exactamente la misma idea a mi propio conjunto de datos . (que salió bastante bien!) Ahora me gustaría guardar y restaurar el DNNClassifier entrenado para su uso posterior. Si alguien sabe cómo hacerlo, hágamelo saber […]

TensorFlow – Definir la forma de una variable dinámicamente, dependiendo de la forma de otra variable

Digamos que tengo un cierto Tensor x cuyas dimensiones no están definidas en la inicialización del gráfico. Puedo obtener su forma usando: x_shape = tf.shape(input=x) Ahora si quiero crear una variable basada en los valores definidos en x_shape usando: y = tf.get_variable(variable_name=”y”, shape=[x_shape[0], 10]) Recibo un error, ya que los valores pasados ​​a la forma […]

Cree un gráfico que funcione con el tamaño de lote variable utilizando Tensorflow

Utilizo las operaciones tf.placeholders () para alimentar el tamaño de lote variable de entrada que son tensores 2D y uso el mecanismo de alimentación para suministrar valores diferentes para esos tensores cuando llamo run (). tengo TypeError: el objeto ‘Tensor’ no es iterable. Lo siguiente es mi código: with graph.as_default(): train_index_input = tf.placeholder(tf.int32, shape=(None, window_size)) […]

No se puede reemplazar LSTMBlockCell con LSTMBlockFusedCell en Python TensorFlow

Reemplazando LSTMBlockCell con LSTMBlockFusedCell lanza un TypeError en static_rnn`. Estoy usando TensorFlow 1.2.0-rc1 comstackdo desde la fuente. El mensaje de error completo: ————————————————————————— TypeError Traceback (most recent call last) in () 19 enc_cell = tf.contrib.rnn.LSTMBlockFusedCell(rnn_size) 20 enc_layers = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([enc_cell] * num_layers, state_is_tuple=True) —> 21 _, enc_state = tf.contrib.rnn.static_rnn(enc_layers, enc_input_unstacked, dtype=dtype) 22 23 with tf.variable_scope(‘decoder’): ~/Virtualenvs/scikit/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/rnn.py […]