我是tensorflow的新手，目前正在尝试从csv格式的数据中生成批处理。min_after_dequeue = 10example_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch我只是尝试打印生成的批处理，而不是将其提供给网络。我的神经网络已经准备好了，我的数据已经
浏览 15提问于2017-08-10得票数 1
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我使用从tf.train.shuffle_batch调用返回的队列在TensorFlow中进行培训。我曾假设TF在对GPU上的当前批执行计算时会预取下一批。也就是说，我想象出这样一种流动
..。就像我想象
浏览 2提问于2016-12-27得票数 0
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我对tensorflow框架非常陌生，我尝试了这段代码来阅读和探索CIFAR-10数据集。import tensorflow as tfimport osprint(img.shape)
但是，当我使用input_pipeline()函数运行相同的tf.train.shuffle_batch</e
浏览 0提问于2018-10-15得票数 0
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批处理看起来比feed_dicts更干净，所以我试着理解Tensorflow中的批处理。image_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch(我使用tf.train.string_input_producer和tf.decode_csv从csv<em
浏览 1提问于2016-09-14得票数 1
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我正在使用tensorflow在mnist数据集上进行实践，该数据集有55,000幅培训图像(原始的60,000幅mnist图像中的5,000幅图像被保留用于验证)。目前，我正在使用tf.TFRecordReader在培训tf.record中阅读，随后使用tf.train.shuffle_batch进行培训输入。这个过程可以在mnist.py中的中的输入函数中找到。
但是，在步骤2720之后，我继续得到以下错误。&#
浏览 2提问于2016-07-24得票数 0
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我正在处理大约300 in的word嵌入数据(目前是一个.npz，但我愿意完成转换成任何格式的工作)，我想知道是否有一种方法可以将数据转换到tensorflow，而不涉及在python中初始化数据(即从我之所以想避免这样做，是因为这样做会导致tensorflow在编写摘要时将我的嵌入和图形定义一起丢弃。见。对于我的培训数据，我使用正常的tensorflow读取器管道(TFRecordReader、文件名队列、tf.train.shuffle_batch
浏览 0提问于2016-03-09得票数 4
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我正在尝试使用TensorFlow clean (tf.train.shuffle_batch)来处理我的输入数据，这是我从教程中收集到的大部分代码，并做了一些修改，比如decode_jpeg函数。images, sparse_labels = tf.train.shuffle_batch(
[image, label], batch_size=batch_size, num_threads/lib/python2.7/site-packages/tensor
浏览 1提问于2016-09-04得票数 3
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在TensorFlow中，假设我们有numpy NHCW格式的训练数据xs。我想在Tensorflow中对来自xs的批次进行采样，我做到了tensor_list = [tf.convert_to_tensors(tensor_list, batch_size=3, capacity=50, min_after_dequeue=10)
这段代码不是从tensor_list采样，而是返回一个长度与数据点数量
浏览 4提问于2017-12-07得票数 1
我想弄清楚，BatchNormalization层在TensorFlow中到底是如何表现的。来自docs
在BatchNormalization层中，在层上设置trainable = False意味着层随后将以推理模式运行(这意味着它将使用移动均值和移动方差来规范当前批处理，而不是使用当前批处理的均值和方差我期望模型在每个后续的预测调用中返回一个不同的值。然而，我看到的是10次<
浏览 3提问于2020-10-05得票数 4
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images, labels = tf.train.batch([image, label], batch_size=32, num_threads=4)
浏览 0提问于2018-02-10得票数 1
在Keras中，为什么input_shape在将批处理维度作为参数传递给像Dense这样的层时不包含批处理维度，而在将input_shape传递给模型的build方法时却包含批处理维度？import tensorflow as tf model1如果是
浏览 3提问于2020-11-04得票数 13
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我有一个从.tfrecords文件读取的tensorflow图，如这里所描述的(摘自Tflow docs)： readermin_after_dequeue = 10000 example_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batchcapacity=capacity,
min_after_dequeue=min_afte
浏览 3提问于2017-08-02得票数 0
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在我的Windows764位家庭高级机箱上安装PostgreSQL 9.1.2期间，安装挂起.经过长时间的疯狂搜索，我发现问题是安装程序VB脚本挂起，等待一个批处理文件在隐藏窗口中完成。Run调用启动了命令提示符，但没有执行批处理文件。因此，它永远不会完成。但我的主要问题是：
关于#2，这是否是因为直接执行.
浏览 2提问于2012-01-27得票数 2
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训练进行得又好又快，直到第一次保存检查点(在数百个步骤之后)，在恢复最后一个检查点后陷入停滞。GPU使用率下降，并且永远不会上升。有时Python本身也会崩溃。我在Windows7上运行Tensorflow GPU，使用的是NVIDIA Quadro M4000和CUDA8.0(我唯一能使用的版本)。该模型是使用COCO预先训练的SSD Mobilenet v2，使用非常低的批处理大小4。配置文件与Tensorflow Model ZOO中的配置文件相同，当然更改了路径
浏览 11提问于2019-05-29得票数 1
基本上，我有一个非常简单的代码，它接受一个随机数，并将它添加到一个存储在状态中的值。Math.random()*10); console.log(random);，然后在while
浏览 4提问于2017-08-10得票数 0
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只有当我的批处理文件的输出/结果不是百行或一千行时，我才能看到p.getStreamError的输出，否则我就得不到任何输出(p.getSTreamError)。当批处理返回的结果/数据很大时，为什么不能从p.getStreamError获得任何输出？
谢谢!
浏览 3提问于2013-11-29得票数 2
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import tensorflow as tfmin_queue_examples = 256images = tf.train.shuffle_batch([image
浏览 0提问于2017-01-02得票数 2
我正在尝试检查一个表中的重复项，然后从另一个表中删除它们。它永远挂起，最终导致500内部错误。这是我在php中的原始方法：$result_2 = mysql_query($sql_2) or die"<br>");然后，我尝试了以下查询，而不是上面的脚本，全部挂起：
DELETE FROM te
浏览 3提问于2012-06-19得票数 0
我对使用xp_cmdshell的挂起有问题。
--可执行文件被调用，执行其工作，并退出。它不是因为exe中的ui提示而挂起的。执行程序根本不挂起。exe从任务管理器中的进程列表中消失，来自exe的内部日志记录确认它执行主函数中的最后一行--对xp_cmdshell的调用--在SQL中不返回控制。它挂在那条线上(这是批处理的最后一行)。实际上，要摆脱挂起</
浏览 7提问于2012-03-08得票数 6
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我注意到，如果我将训练数据加载到内存中，并将其作为numpy数组提供给图形，与使用相同大小的洗牌批次相比，我的数据有大约1000个实例，那么速度会有很大的差异。使用内存1000次迭代所需的时间不到几秒钟，但使用一次洗牌批处理几乎需要10分钟。我得到的洗牌批应该是有点慢，但这似乎太慢了。为什么会这样呢？
import tensorflow as tf
data = np.loadtxt('
浏览 4提问于2017-01-26得票数 4
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