我复制了一个测试脚本,将图像目录加载到Tensorflow中:
# Typical setup to include TensorFlow.
import tensorflow as tf
from sys import argv
# Make a queue of file names including all the JPEG images files in the relative
# image directory.
filename_queue = tf.train.string_input_producer(
tf.train.match_filenames_once(a
在Tensorflow中实现交叉验证时,管理(初始化、关闭、重置)会话和图形的正确方式是什么?
我应该重置每个文件夹的会话和图形,或者在整个过程中保留单个会话更好/更可能吗?后者的一个优点是资源在整个过程中都是绑定的,例如,当我在处理/保存中间结果时,防止在同一台机器上运行的一些不相关的进程占用GPU。
保持相同的图/会话并简单地通过以下方式重新初始化参数是否足够:
with tf.Graph().as_default():
with tf.Session() as sess:
# define model here #
for fold in fold
在tensorflow中,我们以两种方式使用变量:
a = tf.constant(12)
b = tf.constant(10)
#NOW SAY I WANT TO ADD THESE TWO
#1st method
ans = tf.Variable(tf.add(a, b))
# Initialize the variable
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
print(sess.run(ans))
#2nd method
ans1 = tf.add(a
我正在学习使用tensorflow图书馆。每次我尝试使用最简单的(我猜)基于梯度学习的例子时,我都会得到同样的错误,这使我陷入困境。
以下是代码:
import tensorflow as tf
x = tf.constant(1, dtype=tf.float32, name='X')
a = tf.Variable(1, dtype=tf.float32, name= 'A')
y = tf.constant(10, dtype=tf.float32, name='Y')
ey = tf.multiply(x, a)
los = (y -
为什么这个简单的代码会产生错误?
inputs = tf.Variable(np.random.rand(2,2))
tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.reduce_mean(inputs))
它给了我:
FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value Variable_4
[[Node: Variable_4/read
在TensorFlow中,我想在函数内部定义一个变量,进行一些处理,然后根据一些计算返回一个值。但是,我不能在函数中初始化变量。以下是代码的最小示例:
import tensorflow as tf
def foo():
x = tf.Variable(tf.ones([1]))
y = tf.ones([1])
return x+y
if __name__ == '__main__':
with tf.Session() as sess:
init = tf.global_variables_initializer()
考虑到以下代码:
import tensorflow as tf
with tf.Session() as sess:
var = tf.Variable(42, name='var')
sess.run(tf.global_variables_initializer())
tf.train.export_meta_graph('file.meta')
with tf.Session() as sess:
saver = tf.train.import_meta_graph('file.meta')
p
我正试图在TensorFlow代码中使用经过预先训练的Keras模型,如在第二节:将Keras模型与TensorFlow一起使用所描述的那样。
我想使用在Keras中可用的经过预先训练的VGG16网络从图像中提取卷积特征地图,并在此基础上添加自己的TensorFlow代码。所以我做了这个:
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input
from tensorflow.python.keras import backend as K
#
我有一个使用Tensorflow的简单神经网络。以下是本届会议:
with tensorFlow.Session() as sess:
sess.run(tensorFlow.global_variables_initializer())
for epoch in range(epochs):
i = 0
epochLoss = 0
for _ in range(int(len(data) / batchSize)):
ex, ey = nextBatch(i)
i += 1
feedDict = {x :ex, y:ey }