我是 tensorflow的新手，我寻找了使用tensorflow实现多层感知器的例子，但我只在MNIST图像数据集上获得了示例，除了MNIST之外，还可以使用相同的优化和成本函数来建立神经网络模型，并对数字格式的数据( Means )进行训练，我可以使用tensorflow来训练自己的数据集。有训练新数据集的例子吗？。
浏览 3提问于2018-01-17得票数 3
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我想用成百上千的值X和Y来训练它。我实现了所有我需要的值:每一层的权重和偏差，但我不知道如何在我的训练函数中使用它们。当它被训练时，我如何使用它。就像我在代码的最后部分所做的那样。import numpy as np
print("TensorFlow version: {}".format(tf.
浏览 18提问于2020-11-06得票数 0
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我有一个多层有线电视新闻网在中央处理器tensorflow。
我正在使用joblib中的Parallel和delayed函数来学习我的CNN的多个实例，并在同一组数据上进行训练。当我尝试运行它时，程序将在joblib worker启动其tf.Session()之后、在初始化任何tensorflow变量之前以及在我从Parallel函数的verbose参数获得任何输出之前挂起。因此，我正在寻找其他可能将tensorflow和joblib结合在一起的人的通用调试策略。
浏览 0提问于2017-11-16得票数 1
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我正在尝试训练一个标准的全连接神经网络(也就是多层感知器)和TensorFlow。我正在学习一个教程，其中使用手写数字的MNIST数据集()训练了一个类似的神经网络。然而，TensorFlow提供了一些内置的操作，我不能真正复制。例如:为了加载数据，它调用以下函数：mnist = input_data.read_data_sets("
浏览 1提问于2018-05-03得票数 2
我想用MNIST数据集训练一个MLP(多层感知器)。我使用验证集，这样我就可以保存最佳模型的权重。然后，我想将这些权重加载回相同的体系结构中，并使用它们来初始化和训练另一个数据集。我想知道Tensorflow 1.x或2.x是否可以做到这一点。现在，我正在尝试编写一个自定义函数来完成这项工作，但它正变得越来越复杂。我使用的是tf 1.x。
浏览 0提问于2021-09-04得票数 0
是一个非常好的教程，在TensorFlow中训练序列到序列模型.我只想知道是否有一个分布式版本的，它利用(一组GPU)在单机上获得更好的性能？已经提到，可以训练一个大型的多层递归神经网络(参见图8和“模型并行训练”部分)。有谁知道目前的教程是否涵盖模型并行培训？如果没有，如何改进最初的教程来利用一组GPU？
浏览 2提问于2016-03-03得票数 2
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我是Tensorflow和Python的新手。我已经建立了一个多层网络，并对其进行了预训练。现在，我想在第一个网络的旁边建立另一个多层网络。
浏览 47提问于2020-04-25得票数 1
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我正在尝试在Tf-learn中创建一个多层LSTM，但没有成功。True)我将从a获得一个列表作为输出，并在训练时显示错误：
/usr/local/lib/python2.7/distpackages/tensorflow/python/ops/gradients.py:90: UserWar
浏览 1提问于2016-11-23得票数 0
我的训练过的模型中有一个是正确的。。但是这个env没有tf-gpu。-tensorflow == 2.5.0-tensorflow == 2.4.0
-tensorflow-gpu ==
浏览 4提问于2021-11-05得票数 0
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代码在TensorFlow2.x中，没有使用keras API。它有很多层是用tf.compat构建的。使用函数get_model()创建和训练模型 os.environ['tf_deterministic_ops'] = "2"random.seed(2)tf.random.set_seed(2)
for i in range(5):
浏览 19提问于2021-09-04得票数 0
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裁剪梯度误差
、、
在使用多层感知器工作时，我一直在跟踪这个梯度剪辑的。tf.clip_by_global_norm(gv[0],5), gv[1]) for gv in grads_and_vars]tensorflow假设我有一个可训练变量(tf.Variable)，则通过以下命令将该变量添加到tf.Variable列表中。trainable_variable.append(var) #where ver is a trainable variable in
浏览 3提问于2017-10-20得票数 2
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预训练的模型有很多层，我想将我的输入直接输入到一个中间层(并丢弃前几层的结果)。我只得到了该模型的.pb文件和ckpt文件，那么没有源代码如何修改计算流程呢？(与普通的tensorflow文件有很大的不同)
浏览 1提问于2018-07-04得票数 0
我非常感兴趣，我决定做一个小项目，在我的空闲时间，以获得一个it.The的目标，我的项目是做一个神经网络，可以玩一个基于转弯的游戏。如果可能的话，我希望你能给我指出一些正确的方向。
谢谢。
浏览 0提问于2018-05-11得票数 1
这里是Tensorflow教程中的代码：一个多层感知器的实现实例如果我将批次大小设为1，那么训练需要十倍的时间，但准确率仅为9%。
浏览 0提问于2017-02-10得票数 4
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R的“预测”包有一个函数nnetar，它使用带有单个隐层的前馈神经网络在时间序列中进行预测。
现在，我正在使用Python进行类似的分析。我想使用神经网络，它不需要像深度学习那样复杂。
浏览 3提问于2019-05-27得票数 11
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凯拉斯早早停止工作，太少的时代
、、、、
我现在正在做一个多层的一维CNN节目。最近，我把工作转移到了一台HPC服务器上，对CPU和GPU (NVIDIA)进行了培训。我的代码在我自己的笔记本上用TensorFlow 2.7.3运行得很漂亮(虽然缓慢)。我使用的HPC服务器安装了一个更新版本的python (3.9.0)和TensorFlow。我的问题是: Keras回调函数“早期停止”不再像在服务器上那样工作了。如果我将耐心设置为5，那么它将只运行5次，尽管在model.fit()中指定了epochs = 50。似乎该函数假设第一个时代的val
浏览 4提问于2022-08-02得票数 0
我正在使用TensorFlow通过胶囊网络训练我自己的数据集。在训练mnist数据集时，它包含函数mnist.train.next_batch(批量大小)。如何用TensorFlow替换这个函数来训练自己的数据集？
浏览 55提问于2019-01-02得票数 0
stackoverflowers，我需要一些tensorflow专家的帮助。实际上，我已经建造了一个多层感知器，对它进行了训练和测试，一切似乎都很正常。然而，当我恢复模型并再次尝试使用它时，它的准确性与训练后的模型不对应，预测结果与真实标签大不相同。
浏览 4提问于2017-08-16得票数 0
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而且，由于没有调用Keras方法train、fit或其他方法，我推断这一行没有训练模型。通常，我们将参数传递给引用的方法(构造函数和其他方法)。
浏览 0提问于2019-07-27得票数 1
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