Questions marquées «tensorflow»

TensorFlow est une bibliothèque et une API open source conçues pour l'apprentissage en profondeur, rédigées et gérées par Google. Utilisez cette balise avec une balise spécifique au langage ([python], [c ++], [javascript], [r], etc.) pour les questions sur l'utilisation de l'API pour résoudre les problèmes d'apprentissage automatique. Les langages de programmation pouvant être utilisés avec l'API TensorFlow varient, vous devez donc spécifier le langage de programmation. Spécifiez également le domaine d'application tel que [détection d'objet].

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Puis-je exécuter le modèle Keras sur GPU?
J'utilise un modèle Keras, avec un délai de soumission de 36 heures, si j'entraîne mon modèle sur le processeur, cela prendra environ 50 heures, y a-t-il un moyen d'exécuter Keras sur GPU? J'utilise le backend Tensorflow et je l'exécute sur mon notebook Jupyter, sans anaconda installé.
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Comprendre les histogrammes TensorBoard (poids)
Il est très simple de voir et de comprendre les valeurs scalaires dans TensorBoard. Cependant, il n'est pas clair comment comprendre les graphiques d'histogramme. Par exemple, ce sont les histogrammes de mes poids de réseau. (Après avoir corrigé un bug grâce à sunside) Quelle est la meilleure façon de les …
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Dans Tensorflow, obtenez les noms de tous les tenseurs dans un graphique
Je crée des réseaux neuronaux avec Tensorflowetskflow ; pour une raison quelconque, je veux obtenir les valeurs de certains tenseurs internes pour une entrée donnée, donc j'utilise myClassifier.get_layer_value(input, "tensorName"), myClassifierétant un skflow.estimators.TensorFlowEstimator. Cependant, j'ai du mal à trouver la syntaxe correcte du nom du tenseur, même en connaissant son nom …
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Commande de normalisation de lots et abandon?
La question initiale concernait spécifiquement les implémentations de TensorFlow. Cependant, les réponses concernent les implémentations en général. Cette réponse générale est également la bonne réponse pour TensorFlow. Lors de l'utilisation de la normalisation par lots et de l'abandon dans TensorFlow (en particulier en utilisant les contrib.layers), dois-je m'inquiéter de la …
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Argument de Tensorflow Strides
J'essaie de comprendre l' argument des foulées dans tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d. La documentation dit à plusieurs reprises foulées: une liste d'entiers dont la longueur est> = 4. La foulée de la fenêtre glissante pour chaque dimension du tenseur d'entrée. Mes questions sont: Que représentent chacun des 4+ entiers? Pourquoi doivent-ils …
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Quel est le but de tf.app.flags dans TensorFlow?
Je lis des exemples de codes dans Tensorflow, j'ai trouvé le code suivant flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.') flags.DEFINE_integer('max_steps', 2000, 'Number of steps to run trainer.') flags.DEFINE_integer('hidden1', 128, 'Number of units in hidden layer 1.') flags.DEFINE_integer('hidden2', 32, 'Number of units in hidden layer 2.') …
115 python  tensorflow 
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TensorFlow, pourquoi il y a 3 fichiers après avoir enregistré le modèle?
Après avoir lu la documentation , j'ai enregistré un modèle dans TensorFlow, voici mon code de démonstration: # Create some variables. v1 = tf.Variable(..., name="v1") v2 = tf.Variable(..., name="v2") ... # Add an op to initialize the variables. init_op = tf.global_variables_initializer() # Add ops to save and restore all the …
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Quelle est la différence entre sparse_softmax_cross_entropy_with_logits et softmax_cross_entropy_with_logits?
Je suis récemment tombé sur tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits et je ne peux pas comprendre quelle est la différence par rapport à tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits . La seule différence est-elle que les vecteurs d'apprentissage ydoivent être encodés à chaud lors de l'utilisation sparse_softmax_cross_entropy_with_logits? En lisant l'API, je n'ai pas pu trouver d'autre différence par rapport …
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Quel est le rôle de «Flatten» dans Keras?
J'essaie de comprendre le rôle de la Flattenfonction dans Keras. Voici mon code, qui est un simple réseau à deux couches. Il prend des données bidimensionnelles de forme (3, 2) et produit des données unidimensionnelles de forme (1, 4): model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2))) model.add(Activation('relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='SGD') …
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Comment définir le taux d'apprentissage adaptatif pour GradientDescentOptimizer?
J'utilise TensorFlow pour former un réseau neuronal. Voici comment j'initialise le GradientDescentOptimizer: init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.Session() sess.run(init) mse = tf.reduce_mean(tf.square(out - out_)) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.3).minimize(mse) Le problème ici est que je ne sais pas comment définir une règle de mise à jour pour le taux d'apprentissage ou une …
104 python  tensorflow 
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