我对tf.train.string_input_producer的工作原理有一些疑问。因此，假设我将filename_list作为输入参数提供给string_input_producer。然后，根据文档，这将创建一个FIFOQueue，我可以在其中设置纪元编号、混洗文件名等。因此，在我的例子中，我有4个文件名("db1.tfrecords“、"db2.tfrecords"...)。common + "P19_db.tfrecords"),
浏览 16提问于2017-08-16得票数 1
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如果使用string_input_producer读取文件，如 files, shuffle=shuffle)run
tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('input_train/input_producer/limit_epochs/ep
浏览 4提问于2016-08-23得票数 6
神经网络来自tensorflow中的MINST2教程。我遇到了以下错误，但我不确定发生了什么：W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:909] Invalid argument: Shape mismatch
浏览 0提问于2016-06-23得票数 1
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我想知道是否可以使用交叉验证或固定的预定义验证集来确定使用Python中的Keras的神经网络的“最佳”纪元数。我目前有以下代码：from tensorflow.keras.models import Sequential
浏览 8提问于2019-08-06得票数 1
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在Tensorflow中拟合模型时，批量大小和纪元数应该有多大？有没有什么基于数据输入大小的经验法则？我应该将其拆分为训练/val/test，还是继续使用当前拆分的train/val？
浏览 14提问于2017-07-03得票数 0
我试着训练我的tensorflow模型，但在第一个时期，它只说x/未知步骤。然后它就永远消失了。在尝试设置纪元和验证步骤之后，准确性并没有变得更好，而且经常出现1，这很奇怪。 提前谢谢。
浏览 31提问于2020-04-09得票数 0
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我想从text8语料库中用SVD (奇异值分解)在Tensorflow中创建向量表示。我使用了以下代码，但它没有使用多少维数：我需要像这样的东西。我该怎么办？在Tensorflow中可以做同样的事情吗？
浏览 0提问于2017-05-28得票数 1
我知道在使用fit_generator方法进行训练时，很容易提到纪元的数量。我有很多图像要训练，我不能使用数组一次加载它们，因为它显示MemoryError。如果在给定的历元数之后仍未达到精度，则训练将停止。在Keras中有什么方法可以做到这一点吗？我正在使用Tensorflow后端。编辑:我在Keras中见过EarlyStopping模块，但它只跟踪监控数量的变化。
浏览 1提问于2018-05-02得票数 8
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我在tensorflow中的权重矩阵的维数方面遇到了问题。sequence_loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits=outputs, targets=Y, weights=weights)
所以，我有一个在最后一个纪元发生变化的batch_size，当它到达最后一个纪元时，权重的维度会带来麻烦。
浏览 12提问于2018-02-01得票数 1
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这张图显示了我的模型在每个时代之后生成的数字3。它看起来应该更像。真的很糟糕。我的鉴别器网络的丢失速度非常快，接近于零。然而，我的发生器网络的损耗在某个不动点附近振荡(可能会缓慢发散)。
浏览 1提问于2018-02-25得票数 21
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我正试图从tf.train.shuffle_batch()那里获得决定性的行为。相反，我可以使用tf.train.batch()，它工作得很好(元素的顺序总是一样)，但是我需要从多条tf记录中获得示例，所以我只能使用shuffle_batch()。random.seed(0)tf.set_random_seed(0) [data], batch_size=batch_size, num_threads=1, capacity=512,
seed=5
浏览 2提问于2018-01-08得票数 1
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我正在学习本教程，https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification 当我使用model.fit(train_images,train_labels, epochs=5, verbose =1)拟合模型时，时间会显示在python控制台中。我假设当添加更多的纪元时，拟合时间线性增加，但我想用图表来确定这一点。 除了拟合1个时期，然后2个时期，然后3个时期等，我如何计算出不断增加的时期的训练时间(拟合
浏览 29提问于2019-02-05得票数 2
例如,批量大小为25，纪元= 10
纪元1：|还是错了？所以，10* 40 = 400，所以只传播400个值？
浏览 4提问于2020-03-07得票数 0
我已经构建了一个语义分割Keras (tensorflow后端)模型，并试图在google cloud ml引擎上对其进行训练。我有大约200,000 (256x256)个图像可以在小批量(10)上训练大约100个时期。当我只使用complex_model_m_gpu类型的主设备时，1个纪元几乎要花25个小时。我不确定Keras模型如何适应多GPU训练设备(例如，complex_model_m_gpu)。没有关于这方面的文档，只有关于分布式TensorFlow培训的文档。
浏览 11提问于2018-07-18得票数 2
在TensorFlow v1中，这通常是通过传递给session.run()的tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE)来实现的，请参见 metrics=['accuracy'])
我能找到的唯一选择就是tensorflow_core.python.eager.pr
浏览 0提问于2019-10-11得票数 4
我正在尝试弄清楚如何在分布式训练中为tensorflow设置输入管道。目前还不清楚读取器是否会从单个进程读取数据并将数据发送给所有工作进程，还是每个服务器都会启动自己的输入管道？
浏览 0提问于2017-07-25得票数 4
我一直在关注tensorflow教程。我已经导入了MNIST数据集，并运行了一个2层卷积神经网络的代码。训练花了将近45分钟。我想通过丢弃一些数据来减少训练数据。我该怎么做？代码如下：import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
浏览 23提问于2017-01-16得票数 0
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我正在尝试对一个项目进行一些线性回归。因为我已经习惯了Javascript，所以我决定尝试使用TensorFlowJS。下面是我正在做的事情：const model = tf.sequential();
// Prepare the model for training: Spec
浏览 1提问于2018-06-26得票数 1
我花了相当多的时间在TensorFlow MINST教程和上，试图弄清楚如何读取我自己的数据，但我有点困惑。
# Make a queue of file names including all the JPEG images files in the relat
浏览 1提问于2016-08-12得票数 14
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