我在TensorFlow的rnn上关注了一个，但是我有一个关于输入格式的问题。然后，他们进一步将data_x分割成长度为5 (num_step，或图形宽度)的片段，方法是： x = data_x[:, i * num_steps我想了解x是如何创建的，或者它应该是什么样子的。
我原以为第二项是0 1 0 1 0。See:
https://gith
浏览 1提问于2017-03-03得票数 0
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我使用tensorflow实现了一个简单的RNN模型，以了解时间序列数据的可能趋势并预测未来值。然而，模型在训练后总是产生相同的值。实际上，它得到的最好的模型是：(也许这些不是很好的设置。但无论我如何改变它们，结果几乎是一样的。因此，我只是设置这些，以帮助显示他们以后。)]
橙色线表示真实数据，
浏览 0提问于2019-03-15得票数 3
我有Tensorflow 1.1.0下面的代码会产生一个奇怪的错误，我无法从搜索中找出原因。import tensorflow as tfn_neurons = 100n_steps = 5
X = tf.placeholder(tf.float32第一次使用的单元格是作用域‘rnn/多_rnn</
浏览 0提问于2017-05-29得票数 0
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我的场景：
v2ba：我们证明，在不变的情况下加载冻结的模型仍然会产生相同的结果。v2bb：我们演示了使用仍然使用固定批大小和序列长度的替换输入加载冻结模型仍然会产生相同的结果
浏览 0提问于2017-04-18得票数 4
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我还没有成功地用TensorFlow训练语言到文本问题的神经网络。我决定使用纯快速傅立叶变换(即谱图)作为训练数据，再现描述的方法的结果，并对3层双向神经网络进行编码，每层有300个LSTM单元。预处理：
利用的谱图函数将每个时域音频信号分割成20 fs的帧，FFT = (fs/1000 *20采样)长度，并进行加窗加FFT，重叠7ms。值得一提的是，光谱图并没有标准化，因为它只会使TensorFlow
浏览 6提问于2016-07-14得票数 5
我使用aws ec2来训练一个多标签分类任务的模型.经过训练，我在同一台机器上测试了模型，取得了很好的效果(90+%的准确性)。但是，当我将保存的模型导入我的本地机器(没有GPU)后，它给出了不同的结果(准确率小于5%)。对为什么会发生这种事有什么建议吗？谢谢。TL;DR：Keras/tensorflow模型在将从GPU机器转换到CPU时产生不同的结果。
浏览 1提问于2017-02-24得票数 5
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中的代码 File "/media/anilil/Data/charm/Cnn/train_lstm_ucf.py", line 165, in <module>
pred = RNN我不确定这种方法是否会</
浏览 6提问于2016-05-10得票数 3
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和train_y，以达到tensorflow期望的正确格式。batch_x.shape[1]))
这个结果给了我两个numpy.ndarraysess.run(optimizer, feed_dict=因为
浏览 4提问于2016-10-31得票数 6
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我正在将效率网从onnx转换为tensorflow，以便进一步转换为tflite。从onnx到tensorflow的转换产生了奇怪的结果
在转换成tensorflow和以后的tflite模型之后，我得到了这一堆凸起(它们都不能在图片中显示，总共有32个，作为onnx中的核数)。
看起来，conv2d输出被分割成32个单独的输出，然后在单独的</e
浏览 3提问于2021-03-17得票数 0
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我正在使用tensorflow来训练一个递归的神经网络来记录音频记录。数据相当大，所以我希望将数据存储为to记录，并通过输入管道(类似于cifar10_input.py)提供数据。但是，由于我的光谱图将作为RNN的输入，因此必须将它们进一步切片到num_steps的windows (或片)中，例如，在ptb_producer中(参见tensorflow的RNN教程中的)。我的问题是
浏览 3提问于2017-03-09得票数 0
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我试图缩短Wordpress REST的摘录，我尝试过maxLength HTML属性，但它不起作用。
浏览 0提问于2020-04-13得票数 1
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R-平方测试和验证结果相差很大。
、、、、
我正在用神经网络研究角角和tensorflow的回归问题。数据被分割，因此282774个数据集用于培训，70694用于验证，88367用于测试。这些是我得到的结果中的一些例子：Training 1.562072899我知道R平方可以是负的，但是如果两者都属于看不见的数据，那么验证和测试之间怎么会有这么大的区别呢？
浏览 6提问于2017-10-05得票数 2
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有谁能和我分享一下通过OpenCV在水表上捕捉数字的启发式想法吗？我有一个不同水表的图像数据集(如下所示)，任务是识别水表上的数字(显示有多少水消失了:在这个图像中-0 0 0 1 0 2 5)。我看到的第一个任务是以某种方式捕捉数字所在的等高线。根据我迄今为止的尝试，最好的轮廓查找策略是使用Canny边缘检测器的最简单的方法，其次是cv2。cv2.drawContours(image, cnts, -1, (0, 255
浏览 5提问于2017-06-21得票数 0
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背景:我是Tensorflow和AI的新手，希望在基于Java的环境中试用Tensorflow。Found有一个Java并试用了它，但是结果似乎与我的Python实现不一样。通过遵循教程，我在Python中使用Tensorflow重新训练了一个数据集。
在基于Python的Tensorflow环境中，dataset输出的值或多或少是正确的。但是在我的类似Java中
浏览 0提问于2018-11-05得票数 0
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我需要训练word2vec模型来产生任何用户输入的附加词的同义词，使用从某些语料库中无监督地学习，并且在理想情况下，产生的同义词也是形容词。我使用Skip模型(不确定这是否是解决此问题的最佳方法)，并使用从generate_batch()函数中提取的TensorFlow生成训练批处理，该函数生成(center_word，context_wordTensorFlow教程示例代码相同。我用过几次不同的批
浏览 1提问于2017-10-31得票数 0
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我正在尝试拟合CNN Keras模型，向其提供由Tensorflow的Datasets处理的数据。然而，尽管遵循了官方文档(请参阅there)，我还是一次又一次地遇到相同的异常： ValueError: No data provided for "conv2d_8_input".tensorflow-datasets的MNIST数据集，图像被标准化，类标签被转换为单热点编码。validation_steps=3
) # The exception occurs at
浏览 25提问于2019-05-14得票数 2
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我对Tensorflow有一些经验，但在mxnet只有大约一周的经验。，我得到了一些意想不到的值，所以我放了一个断点来看看发生了什么。问题是，当我在模型中运行相同的数据时，每次都得到不同的输出。下面我粘贴了一些当我到达pdb断点并试图通过model运行数据时的输出。<NDArray 128x300x2 @gpu(0)>我对这里发生了什么感到困惑。我唯一的猜测是，在运行过程中，隐藏的状态可能
浏览 1提问于2018-12-06得票数 1
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在我的应用程序中，我遇到了愚蠢和烦人的问题。我使用的是子弹物理学，我从wiki上的hello示例开始：http://bulletphysics.org/mediawiki-1.5.8/index.php/Hello_世界btDefaultMotionStatenew btDefaultMotionState(btTransform(btQuaternion(0,0,0,1),btVector3(0,50,0)));
它被描述为在某物上
浏览 0提问于2012-01-06得票数 1
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slice_input_producer()的参数是张量，所以我将q.dequeue()给了slice_input_producer()，但是slice_input_producer立即关闭了队列(我不知道它是内部队列还是import tensorflow as tf
enq = q.enqueue(3)
deq = q.dequeue:Error reported to Coordinator: <class 'tensorflow<
浏览 1提问于2017-02-08得票数 1
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我正在按照Visual 2015的形式重新学习Visual的在线教程。这些教程很无聊，但我还是要看一遍，以防有一两块宝石藏在里面。在一个教程中，我们创建一个字符串，将其转换为一个CharArray，反转数组，然后每次打印到控制台上一个字符。一切都很好。然后，我决定将数组转换回一个字符串，然后使用WriteLine来启动.Console.ReadLine()
显然，WriteLine没有写一个字符数组的问题。我的问题是，为什么它将
浏览 1提问于2016-01-08得票数 0
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