1回答
我使用的是在tensorflow中实现的CNN。
我想为这样的训练提取批量数据。上面的代码在生成批次时是否保留了图像和标签的顺序？(我希望保留顺序以匹配数据和标签)
浏览 7提问于2017-03-17得票数 0
回答已采纳
2回答
在Tensorflow中，我想将一个批处理变量A of form [100, 32, 32]重塑为form [10, 10, 32, 32]的B。但天真地使用reshape会丢失订单信息。我希望32*32的顺序保持不变，因为它是一个图像，而我希望以以下方式重塑这些图像中的100个：11 -> 12 -> . -> 2091 -> 92-> . -> 100
我怎么能在tensorflow<
浏览 2提问于2017-10-19得票数 0
我正在使用tensorflow在测试图像上测试我训练过的模型。我将图像提供给tensorflow，如下所示：我打印了image_a和image_ab，并观察到image_a的顺序与我给出的输入图像的顺序不同。出于某些原因，我还希望输出图像的顺序与输入图像相同。
tensorflow通常以与给定输入
浏览 1提问于2018-10-26得票数 0
问题在批处理规范(1)层中处理批处理i时，可以在matmul(0)中处理下一个批处理i+1，就像CPU中的阶段一样。我想知道这样的并发执行是否正在发生，或者所有的GPU/CPU在同一时间专用于一个层。我看到Tensorflow使用来执行，假设并行/并发执行将基于该图进行调度。从图的角度来看
浏览 6提问于2021-04-10得票数 2
1回答
Each进程只从自己的树中对网络进行批处理。在我最初的天真实现中，这意味着批大小为1。这里的问题是，在评估批处理或精度受到影响之前，我们不能允许大的延迟，所以小批大小是关键--将批交给一个中心的“神经网络工作人员”线程来组合和评估它们，可以在32或更多的批中完成，这样就可以非常有效地使用也许保持NN工作者中的所有张量并且只发送in可以改进第二种方法，但是这里的困难是如何有效地同步以获得一个大批，而不让CPU线程等待太长时间。
浏览 7提问于2019-10-04得票数 3
回答已采纳
我正在用java开发一个功能，在那里我必须使用mongoDb来做一个mongoDb。这里我遇到了两种类型的BulkWriteOperation：
我还希望在例外情况下记录重复的记录，这样日志文件将包含重复的记录，并可以在以后对其进行分析。
浏览 5提问于2015-06-30得票数 1
回答已采纳
我目前正试图在Keras中实现一个多输入模型。输入由多个批次组成，每个批次包含不同的样本，但我得到了一个“不同的样本”--错误。我的实现如下所示：for s in range(NUM_STREAMS):...history = model.train_on_batch( y=[y for y in y_batch]我得到的错误是：
Val
浏览 3提问于2017-05-21得票数 6
回答已采纳
2回答
还是PyTorch / Tensorflow或其他低级张量库重新优化批处理，使pads不占用内存？如果是的话，在这个？在某些情况下，可以以一种方式订购批，以安排长度相同的批(尤指批)。discuss.huggingface.co/t/are-dynamic-padding-and-smart-batching-in-the-library/10404/15
除了进行填充之外，是否存在不进行排序的动态批处理的现有代
浏览 0提问于2023-04-07得票数 2
假设有JSON数据包含用于生成以下10x5单元格模式的指令，并且每个单元可以包含以下字符之一：_ 0 x y z谢谢!
浏览 0提问于2018-04-19得票数 1
回答已采纳
在下面的Keras和Tensorflow神经网络训练实现中，keras实现中的model.train_on_batch([x], [y])与Tensorflow实现中的sess.run([train_optimizeracc_batch = model.train_on_batch([x], [y])
print(epoch, loss / nb_batchs)
tensorflow_version.py
浏览 0提问于2018-11-20得票数 9
回答已采纳
我有一台新的电脑(在Ubuntu 18.04上)，它有一个2080Ti的GPU。我正在尝试使用Keras (在Anaconda环境中)在Python中训练神经网络，但在尝试拟合模型时遇到了“分段故障(核心转储)”错误。
我使用的代码在我的Windows PC (有一个1080Ti的GPU)上工作得很好。这个错误似乎与GPU内存有关，当我在拟合模型之前运行'nvidia-smi‘时，我可以看到一些奇怪的事情发生，我看到大约800mb的可用11 up内存被用完了，但一旦我编译了模型，这些可用内存就都被占用了。在进程部分，我可以看到这与anaconda环境有关(即...ics-link/an
浏览 2提问于2019-01-24得票数 3
我使用的是Tensorflow的批处理输入管道，它使用tf.train.slice_input_producer并使用tf.train.shuffle_batch从它读取批处理。问题是，对于简单的模型，每个批处理的完成速度快于输入生产者将下一个批处理从磁盘读取到队列中的速度。磁盘带宽不足。但是，完整的数据集可以放入内存中。有没有一种方法可以修改Tensorflow生成器以将完整的数据集读取到内存中，而不是从磁盘流传输？
浏览 0提问于2016-11-14得票数 0
我想将我的语料库作为输入提供给tensorflow，但我想在系统读取每个文档时对每个文档进行批处理？实际上与用于图像的TfRecord相同，我想使用Tf.Data对语料库中的每个文档进行批处理，以便按顺序读取它？
我该如何解决这个问题？
浏览 0提问于2017-11-14得票数 0
1回答
我是Python和Tensorflow的初学者。当我学习Tensorflow的线程和队列部分时，我有点困惑。那么，当我们使用多线程(由QueueRunner生成)从数据源将一个队列入队时，入队顺序是什么？队列中的数据是否会保持数据源中的原始顺序？如果是这样，如何使用多线程来实现这一点呢？如果不是，为什么我们需要RandomShuffleQueue (如果入队顺序不是固定的，shuffle出队顺序看起来有点多余)？
提前谢谢你。
浏览 1提问于2017-12-23得票数 1
我还有一个额外的问题:以前(正如您将在代码中看到的)我会打乱数据，这对于小型批处理前馈NN来说是很好的，但是对于RNN，我假设您需要按顺序显示数据，那么这将如何工作？import tensorflow as tf import pandas as pdfrom sklearn.model_selection
浏览 0提问于2018-05-06得票数 0
我正在尝试构建使用cv2，tensorflow在google中的姿态检测，我遇到了以下错误。代码：import tensorflow_hub as hubfrom matplotlib import pyplot as
浏览 4提问于2022-09-12得票数 0
回答已采纳
3回答
如何让批处理文件按顺序执行多个(Python)脚本，每个脚本都在各自的窗口中，并在完成时使所有这些窗口保持打开状态？现在，我的批处理类似于：start python script2但只有父窗口保持打开状态。环境: Windows XP/Vista
浏览 0提问于2012-08-25得票数 3
回答已采纳
之前，我实现了2个CNN模型(Resnet50v2和inceptionResNetv2)，数据集包含3662张图像。在Google colab的训练和验证过程中，这两种方法都工作得很好。现在我再次重新运行完全相同的代码，每个时期的训练样本本身减少到每个时期只有92个样本(在2929个/时期之前)。两个型号使用不同的笔记本，它们现在都是这样的。 我想这可能是因为内存有限(在使用google colab一个月后，它似乎减少了一半)，所以我升级到了25G内存的Colab pro。这并不能解决问题。 有没有人有同样的问题？任何人都能给出一个线索，可能是什么原因和解决方案？非常感谢！ 以下是工作流程末
浏览 10提问于2020-04-01得票数 1
我已经使用重新训练图像-再训练示例训练了一个tensorflow模型：import numpy as npimport globmodelFullPath = 'output_graph.pb'
"
浏览 0提问于2016-11-29得票数 1
1回答
每次批次后的参数更新是否总是以相同的顺序进行？换句话来说，批次的顺序总是一致的吗？这会对学习产生偏见吗?是否有任何适应措施来解决这一问题？
浏览 0提问于2020-07-24得票数 0
云服务器
ICP备案
对象存储
云直播
腾讯会议
腾讯云开发者
