Soy nuevo en tensorflow y trato de aprender a visualizar con tensorboard. Tengo el siguiente código para una neural network con una capa oculta. Cuando traté de ejecutar el código en mi cuaderno jupyter, me dio el siguiente error: StatusNotOK Traceback (última llamada más reciente) StatusNotOK: argumento no válido: debe ingresar un valor para el […]
Entrené mi modelo con estimador de TensorFlow. Parece que se debería usar .pb para hacer el archivo .pb , pero realmente no sé cómo construir el serving_input_receiver_fn . ¿Alguien tiene alguna idea? Código de ejemplo es bienvenido. Preguntas adicionales: ¿Es .pb el único archivo que necesito cuando quiero volver a cargar el modelo? Variable innecesaria? […]
Seguí este enlace para crear una operación personalizada llamada máscara. El cuerpo principal de la op tensorflow es def tf_mask(x, labels, epoch_, name=None): # add “labels” to the input with ops.name_scope(name, “Mask”, [x, labels, epoch_]) as name: z = py_func(np_mask, [x, labels, epoch_], # add “labels, epoch_” to the input list [tf.float32], name=name, grad=our_grad) z […]
Estoy tratando de usar tensorflow para estudiar y no comprendo cómo abrir y usar el archivo guardado al principio de mi gráfico con el tipo tf.Graph. Algo como esto: import tensorflow as tf my_graph = tf.Graph() with g.as_default(): x = tf.Variable(0) b = tf.constant(-5) k = tf.constant(2) y = k*x + b tf.train.write_graph(my_graph, ‘.’, ‘graph.pbtxt’) […]
Tengo un codificador automático que toma una imagen como entrada y produce una nueva imagen como salida. La imagen de entrada (1x1024x1024x3) se divide en parches (1024x32x32x3) antes de ser alimentada a la red. Una vez que tenga la salida, también un lote de parches de tamaño 1024x32x32x3, quiero poder reconstruir una imagen de 1024x1024x3 […]
He intentado hackear el código del curso de Aprendizaje Profundo de Udacity (Tarea 3 – Regularización) y el Tutorial Tensorflow mnist_with_summaries.py. Mi código parece funcionar bien https://github.com/llevar/udacity_deep_learning/blob/master/multi-layer-net.py Pero algo extraño está sucediendo. Todas las asignaciones usan una tasa de aprendizaje de 0.5, y en algún punto introducen decaimiento exponencial. Sin embargo, el código que armé […]
Tengo una pregunta muy breve, que probablemente tenga una respuesta muy simple, pero simplemente no puedo entenderla, aunque lo intenté durante horas. Estoy usando Tensorflow Estimator y quiero acceder al paso global dentro de mi model_fn. He intentado tf.train.get_global_step, lo que me devuelve un Tensor. ¡Necesito el paso global como un entero (o como una […]
Este código funciona bien: import tensorflow as tf x = tf.Variable(initial_value=0) with tf.Session() as session: print session.run(x.assign(1)) Pero este código falla: import tensorflow as tf x = tf.Variable(initial_value=0) supervisor = tf.train.Supervisor(logdir=”/tmp”) with tf.Session() as session: print session.run(x.assign(1)) La única diferencia es la tf.train.Supervisor de instancias de un tf.train.Supervisor . Tenga en cuenta que ni siquiera […]
Información del sistema : 1.1.0, GPU, Windows, Python 3.5, el código se ejecuta en consolas ipython. Estoy intentando ejecutar dos sesiones diferentes de Tensorflow, una en la GPU (que hace un trabajo por lotes) y otra en la CPU que uso para pruebas rápidas mientras que la otra funciona. El problema es que cuando engendro […]
He estado buscando una respuesta sobre cómo debo hacer esto durante bastante tiempo y parece que no puedo encontrar nada que funcione. Estoy siguiendo un tutorial sobre el uso de la API tf.data que se encuentra aquí . Mi escenario es muy similar al de este tutorial (es decir, tengo 3 directorios que contienen todos […]