我有一些数据,看起来像这样:
X = [[1,2,3,4],[01010],[-1.6]]
y = [[4,2]]
我正在尝试使用tflearn在这些数据上训练神经网络。我使用的是TFlearn github主页()上给出的相同示例,只不过我更改了数据的形状。
tflearn.init_graph(num_cores=1)
net = tflearn.input_data(shape=[None, 2,2,1])
net = tflearn.fully_connected(net, 64)
net = tflearn.dropout(net, 0.5)
net = tflearn.fully
当我在Python中导入tflearn时,它显示ModuleNotFoundError: No module名为‘tensorflow.contri.framework’,有人知道如何处理这个问题吗?谢谢。
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "C:\Users\User\Anaconda3\lib\site-packages\tflearn_init_.py", line 4, in
from . import config
File "C:\Users\User\
我正在使用带有mnist数据的TF.LEARN。我以0.96的精度训练了我的神经网络,但现在我不确定如何预测一个值。
这是我的代码..
#getting mnist data to a zip in the computer.
mnist.SOURCE_URL = 'https://web.archive.org/web/20160117040036/http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'
trainX, trainY, testX, testY = mnist.load_data(one_hot=True)
# Define the neur
我正在读的泰坦尼克号教程。完成后,我想保存模型,然后再加载它。保存后,我收到一个警告:
TensorFlow's V1 checkpoint format has been deprecated.
WARNING:tensorflow:Consider switching to the more efficient V2 format:
当我加载它时,我收到一个错误:
NotFoundError (see above for traceback): Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matchi
我试图用神经网络来建模一个f(x) = x^2图,我用tflearn来制作它。但是即使使用多层,当我从模型中画出一些点时,它也总是画出一条直线。
import numpy as np
from matplotlib import pyplot
import tflearn
x = list()
y = list()
for i in range(100):
x.append(float(i))
y.append(float(i**2))
features = np.array(x).reshape(len(x),1)
labels = np.array(y).reshape
通过tflearn,我得到了这个错误:
Traceback (most recent call last):
File "aaa.py", line 1, in <module>
import tflearn
ImportError: bad magic number in 'tflearn': b'\x03\xf3\r\n'
我找到了一个解决方案,就是卸载和重新安装。
但是,这不管用。
这是我尝试过的代码:
import tflearn
from tflearn.layers.conv import conv_2d, m
我试图通过以下代码整合CNN和LSTM的MNIST图像:
from __future__ import division, print_function, absolute_import
import tensorflow as tf
import tflearn
import numpy as np
from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected
from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d
from tflearn.layers.normal
我正在使用我自己的数据集,我想要做一个使用tflearn的深度神经网络。
这是我代码的一部分。
import tflearn
from tflearn.data_utils import load_csv
#Load the CSV File
X, Y = load_csv('data.csv')
#Split Data in train and Test with tflearn
,我如何在TFLearn中执行一个函数来拆分X,Y,并得到train_X,test_X,train_Y,test_Y ?
我知道如何处理numpy和其他库,但我想使用tflearn。
有两个TFLearn项目
TF Learn (aka Scikit Flow)
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/learn/python/learn
和
TFLearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow.
https://github.com/tflearn/tflearn
这些项目的现状如何,它们是保持分离还是合并?
到目前为止,我对Tensorflow和tflearn还很陌生,我已经学习了几个教程,并一直试图将tflearn钛样例应用到动物园动物数据集( )中。培训效果很好,但是当我尝试对输入的数据使用model.predict时,会出现以下错误
不能为具有形状'(?,16)‘的张量'InputData/X:0’提供形状(1,1,17)的值。
这里是python代码
from __future__ import print_function
import numpy as np
import tflearn
# Load CSV file, indicate that the fir
我遵循的一个简单教程,内容是关于神经网络中的一些深入学习,在测试我的代码时,我遇到了一个问题,只有几个例外(首先是我的代码,然后是回溯):
import gym
import random
import numpy as np
import tflearn
from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected
from tflearn.layers.estimator import regression
from statistics import mean, median
from collections i