Estoy aprendiendo TensorFLow. Entonces, para entender cómo hacer algo, intenté copiar un código de una fuente y ejecutarlo. Pero estoy golpeando un mensaje de error. Así que probé alguna solución de este sitio web, pero no funciona (mantuve mi prueba en los comentarios). “””programme 1 “”” import tensorflow as tf import numpy as np from […]
Estoy tratando de rastrear una red en el conjunto de datos cifar-10, pero en lugar de usar las imágenes, quiero usar las características de Inceptions antes de la última capa. Así que escribí un pequeño código de Peace Pf para pasar todas las imágenes en Inception y obtener las características, aquí está: def run_inference_on_images(images): #Creates […]
Estoy tratando de extraer los pesos de un modelo después de entrenarlo. Aquí hay un ejemplo de juguete. import tensorflow as tf import numpy as np X_ = tf.placeholder(tf.float64, [None, 5], name=”Input”) Y_ = tf.placeholder(tf.float64, [None, 1], name=”Output”) X = … Y = … with tf.name_scope(“LogReg”): pred = fully_connected(X_, 1, activation_fn=tf.nn.sigmoid) loss = tf.losses.mean_squared_error(labels=Y_, predictions=pred) […]
No estoy seguro de por qué tf.where () no funciona según lo planeado. Quiero usar los valores de a donde yt es menor que 5, de lo contrario use b . tf.InteractiveSession() yt = tf.constant([10,1,10]) a = tf.constant([1,2,3]) b = tf.constant([3,4,5]) tf.where(tf.less(yt,[5]), a, b).eval() Da el error where() takes at most 2 arguments (3 given) […]
Estaba trabajando en la implementación de una Bolsa de Palabras en Tensor Flow y obtuve una TypeError: la entrada ‘y’ de ‘Mul’ Op tiene el tipo float32 que no coincide con el tipo int32 del argumento ‘x’. en el tf.nn.nce_loss. Intenté mirar los tipos que entran en tf.nn.nce_loss e intenté forzarlos en vano. Cualquier ayuda […]
Quiero realizar una verificación de los elementos pares e impares del lote e intercambiarlos si es necesario. Me las arreglé para resultar con dos tensores que quiero entrelazar: def tf_oplu(x, name=None): even = x[:,::2] #slicing into odd and even parts on the batch odd = x[:,1::2] even_flatten = tf.reshape(even, [-1]) # flatten tensors #in row-major […]
Entrené un modelo y luego creé un archivo .pb congelando ese modelo. Entonces, mi pregunta es cómo obtener pesos de un archivo .pb o tengo que hacer más procesos para obtener pesos. @mrry, por favor guíame.
¿Cuándo tensorflow actualiza los pesos y los sesgos en el bucle for? Abajo está el código del github de tf. mnist_softmax.py for _ in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) ¿Cuándo actualiza tensorflow los pesos y sesgos? ¿Los actualiza al ejecutar sess.run() ? Si es así, ¿Significa, en este progtwig, que […]
Tengo n (por ejemplo: n = 3) ámbitos y x (por ejemplo: x = 4) no de variables definidas en cada ámbito. Los scopes son: model/generator_0 model/generator_1 model/generator_2 Una vez que calculo la pérdida, quiero extraer y proporcionar todas las variables de solo uno de los scopes en función de un criterio durante el tiempo […]
Estoy teniendo problemas para congelar un modelo en Tensorflow. Quiero usarlo en Unity pero requieren un gráfico congelado como un archivo .bytes no .pb. ¿Hay otra forma de obtener el archivo de bytes que no sea freeze_graph.py? Sigo recibiendo este error: TypeError: names_to_saveables debe ser un dict que asigne nombres de cadena a Tensors / […]