conv1d_transpose aún no está en la versión estable de Tensorflow, pero hay una implementación disponible en github Me gustaría crear una red de deconvolución 1D. La forma de la entrada es [-1, 256, 16] y la salida debe ser [-1,1024,8] . El tamaño del núcleo es 5 y el paso es 4. Intenté construir una […]
Tengo un error que no puedo encontrar la razón. Aquí está el código: with tf.Graph().as_default(): global_step = tf.Variable(0, trainable=False) images = tf.placeholder(tf.float32, shape = [FLAGS.batch_size,33,33,1]) labels = tf.placeholder(tf.float32, shape = [FLAGS.batch_size,21,21,1]) logits = inference(images) losses = loss(logits, labels) train_op = train(losses, global_step) saver = tf.train.Saver(tf.all_variables()) summary_op = tf.merge_all_summaries() init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.Session() sess.run(init) […]
import tensorflow as tf import os import sklearn.preprocessing import pandas as pd import numpy as np print(os.getcwd()) os.chdir(“C:/Users/jbnu/Documents/양지성/Scholar/정규학기/3-2/데이터마이닝실습/프로젝트/현행/bank-additional/bank-additional”) Importar y gestionar conjuntos de datos bank = pd.read_csv(“bank4.csv”, index_col=False) tf.reset_default_graph() keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) learning_rate = 0.003 x_data = bank.ix[:,0:9]; print(x_data) y_data = bank.ix[:, [-1]]; print(y_data) x_data = sklearn.preprocessing.scale(x_data).astype(np.float32); print(x_data) y_data = y_data.astype(np.float32) Configuración de marcadores de […]
Hay un pequeño fragmento sobre la carga de datos escasos, pero no tengo idea de cómo usarlo. Los tensores dispersos no juegan bien con las colas. Si usa SparseTensors, tiene que decodificar los registros de la cadena usando tf.parse_example después del procesamiento por lotes (en lugar de usar tf.parse_single_example antes del procesamiento por lotes). Fuente […]
Insertar filas de 1MM + en el modelo de aprendizaje amplio y profundo arroja ValueError: GraphDef cannot be larger than 2GB : Traceback (most recent call last): File “search_click.py”, line 207, in tf.app.run() File “/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py”, line 30, in run sys.exit(main(sys.argv)) File “search_click.py”, line 204, in main train_and_eval() File “search_click.py”, line 181, in train_and_eval m.fit(input_fn=lambda: input_fn(df_train), […]
¿Cómo cambio un solo valor de un Tensor dentro de un bucle while? Sé que puedo manipular un solo valor de tf.Variable utilizando tf.scatter_update(variable, index, value) , pero dentro de un bucle no puedo acceder a las variables. ¿Hay alguna manera / solución para manipular un valor dado de un Tensor dentro de un bucle […]
Estoy tratando de definir el puntaje de F1 como una métrica personalizada en TensorFlow para un DNNClassifier . Para eso escribí una función. def metric_fn(predictions=[], labels=[], weights=[]): P, _ = tf.contrib.metrics.streaming_precision(predictions, labels) R, _ = tf.contrib.metrics.streaming_recall(predictions, labels) if P + R == 0: return 0 return 2*(P*R)/(P+R) que utiliza streaming_precision y streaming_recall de TensorFlow para […]
Soy un novato en tensorflow, y estoy empezando con el código de ejemplo oficial de MNIST para aprender la lógica de tensorflow. Sin embargo, una cosa que no me pareció bien es que el ejemplo de MNIST proporciona el conjunto de datos original como algunos archivos comprimidos, cuyo formato no está claro para los principiantes. […]
He instalado Python versión 3.5 y 3.6 y anaconda. Se produce el siguiente error al intentar instalar tensorflow siguiendo los pasos aquí https://www.tensorflow.org/install/install_windows unsing anaconda (tensorflow) C:> instalar pip –ignore-instalado – actualizar https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl no es una rueda compatible en esta plataforma. Como soy nuevo en Python, no sé cómo sortear este problema. Estoy usando […]
Me gustaría hacer algo como este fragmento de código Numpy, solo en TensorFlow: a = np.zeros([5, 2]) idx = np.random.randint(0, 2, (5,)) row_idx = np.arange(5) a[row_idx, idx] = row_idx Significa indexar todas las filas de un tensor 2D con otro tensor y luego asignarle un tensor. No tengo ni idea de cómo lograrlo. Lo que […]