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1
回答
Tensorflow
概率
中
的
可
训练
数组
python
、
tensorflow
、
tensorflow-probability
我正在尝试
训练
一个混合模型,但我不清楚如何指定一个
可
训练
的
数组
参数,以便允许更新权重。因此,如果我将以下代码与权重进行了硬编码 import
tensorflow
as tffrom
tensorflow
_probabilityNumpy
数组
现在假设我想要学习权重。='weight1'),tf.Variable(0.8, name=
浏览 27
提问于2021-11-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在卷积神经网络(
tensorflow
)中计算损失函数时获得预测?
python
、
tensorflow
、
conv-neural-network
、
prediction
、
loss-function
我通过以下步骤用
tensorflow
构建了一个卷积神经网络:https://www.
tensorflow
.org/tutorials/estimators/cnn 我想用自己
的
损失函数计算损失,因此需要在每个
训练
步骤
中
获得每个类
的
预测
概率
从
Tensorflow
教程
中
,我知道我可以使用"tf.nn.softmax(logits)“获得这些
概率
,但是这会返回一个
浏览 20
提问于2019-02-03
得票数 0
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1
回答
无法将符号张量(dense_2_target_2:0)转换为numpy
数组
numpy
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
svm
我试图实现支持向量机作为CNN分类
的
最后一层,我试图实现以下代码: print(y_true)我得到了错误:不能将符号张量(dense_2_target_2:0)转换为SVM.fit(X,Y)上
的
numpy
数组
--我还尝试将y_true和y_pred转换为np
数组
,但也得到了错误
浏览 2
提问于2020-07-10
得票数 0
2
回答
生成每个可能输出
的
概率
的
线性模型
python
、
predictive-modeling
、
tensorflow
、
probability
我是机器学习和通过
TensorFlow
学习它
的
新手。我
的
原始数据包括所有比赛中板球运动员
的
得分。首先,我计划保留4个简单
的
FeatureColumn:击球顺序(1比10) (在比赛中被
训练
) 处子秀以来
的
平均得分(相对于正在
训练
浏览 0
提问于2017-05-23
得票数 2
1
回答
ELMo -如何
训练
可
训练
参数
python
、
tensorflow
、
tensorflow-hub
、
elmo
我是
tensorflow
-hub
的
新手,偶然遇到了ELMo模型()。他们只是提到这些重量是
可
训练
的
。但是谁来
训
浏览 5
提问于2018-06-23
得票数 3
1
回答
R
中
隐马尔
可
夫模型
的
训练
r
、
machine-learning
、
classification
、
hidden-markov-models
、
supervised-learning
是否有可能在R
中
训练
隐马尔
可
夫模型?我有一套观察和相应
的
标签。为了得到马尔
可
夫参数(即转移
概率
矩阵、发射
概率
矩阵和初始分布),需要对HMM进行
训练
。所以,我可以预测未来
的
观测。换句话说,我需要与Forward_Backward算法相反
的
。
浏览 0
提问于2016-08-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
将输出神经元映射为类
deep-learning
、
multiclass-classification
我读过
的
文章很少有人说没有必要没有。输出层
中
的
单位= no。为什么有些人说他们应该是平等
的
。如果没有。神经元= no。在课堂上。如何将类映射到输出层
中
的
每个神经元/单元。详细说明神经网络是如何决定哪个神经元/单元处理哪个类
的
。 在使用
tensorflow
训练
神经网络后,使用输出层和no
中
的
softmax对多类分类问题进行
训练
。输出
浏览 0
提问于2020-07-19
得票数 0
1
回答
训练
具有保持
概率
1
的
神经网络是否与不辍学
的
训练
相同?
machine-learning
、
tensorflow
、
neural-network
这似乎是一个更理论性
的
问题,我希望有人知道答案,我用
tensorflow
训练
一个完全连接
的
深层神经网络,我把辍学应用到我
的
隐藏层,并在某些情况下对辍学进行调查。我知道,辍学只适用于输入层和隐藏层,对于网络
的
评估,保持
概率
应该是1.0。在这种情况下,我想
训练
我
的
网络没有辍学..。我是否可以将保持
概率
设为1在隐藏层上进行
训练
,还是必须从我
的
源代码
中
完全删除它?
浏览 2
提问于2017-04-12
得票数 1
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1
回答
tf.Variable如何维护图形
的
状态?
tensorflow
我正在努力学习
tensorflow
。我真的对tf.Variable
的
用法感到困惑。我知道在机器学习
中
,我们必须随机地为过滤器分配权重。但这可以通过tf.truncated_normal函数来完成。那么tf.Variable在这里
的
作用是什么呢?文档指出,tf.Variable维护图形
的
状态。什么意思?如果我省略tf.Variable,结果是一样
的
。那么tf.Variable
的
作用是什么呢?
浏览 0
提问于2018-09-24
得票数 3
1
回答
有没有办法用
tensorflow
_io.IODataset.from_hdf5预处理读取
的
数据
python
、
tensorflow
、
tensorflow-datasets
我尝试使用
Tensorflow
在python
中
构建一个机器学习模型。问题是
训练
数据不适合存储在内存
中
。它们将另存为大型HDF5文件。输入是存储一堆图像
的
4D
数组
(每个图像具有10个以上
的
通道,例如红外通道)。我设法使用这篇文章
中
的
代码读取了数据:
Tensorflow
-IO Dataset input pipeline with very large HDF5 files import
tensorflow</
浏览 13
提问于2020-09-06
得票数 0
1
回答
如何将以下
数组
更改为3维,以将其传递给
tensorflow
?
pandas
、
tensorflow
、
multidimensional-array
我想用一个有3000行、3列和100个值
的
数组
在
TensorFlow
上
训练
神经网络。 我导入了以下
数组
: Array Image 如何将其转换为
可
识别的正确3D
数组
?非常感谢您
的
时间和帮助。
浏览 12
提问于2020-06-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
多项logistic回归在二维输入回归中
的
应用
python
、
scikit-learn
、
logistic-regression
、
ensemble-learning
三个基本模型(下面描述)每个都包含一个14维
的
特征向量
训练
示例,并输出一个12维
概率
向量(1
概率
/类)。这三个基本分类模型是从头构建
的
(即不使用sklearn构建,因此我不能简单地使用sklearn集成方法),如下所示: Bayes网:为每个14维
训练
示例输出一个12维
概率
向量(1
概率
/类)其他图形模型:为每个14维
训练
示例输出
概率
的
12维向量(1
概率
/
浏览 1
提问于2020-05-22
得票数 0
1
回答
为什么需要使用tf.Variable?
tensorflow
在下面的代码
中
,我无法理解使用tf.Variable
的
必要性。无论我使用tf.Variable还是省略它,我都会得到相同
的
值。
浏览 1
提问于2018-09-24
得票数 0
1
回答
Tensorflow
所有的变量都受过
训练
吗?
machine-learning
、
tensorflow
、
deep-learning
当使用
tensorflow
的
自动微分时,它会更新每个迭代
的
具体变量吗?h_t = X_t W_x + h_{t-1} W_h + b
tensorflow
如何更新W_x、W_h和b
的
值,而不知道h_{t-1}
的
值?抱歉,如果我错过了一些显而易见
的
东西。
浏览 9
提问于2016-11-06
得票数 1
1
回答
如何为在线手写识别的HMM模型建立参数?
hidden-markov-models
我对隐马尔
可
夫模型有点缺乏经验。如果我想建立一个用于在线手写识别的隐马尔
可
夫模型(这意味着用户在设备上进行手写识别,而不是识别字母图像),参数模型是怎样
的
?例如: 该
浏览 2
提问于2020-11-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Tensorflow
错误:没有为任何变量提供渐变,在变量之间检查不支持渐变
的
操作图
python
、
tensorflow
我正面临着
tensorFlow
的
麻烦。下面的代码没问题。来自未来导入部门,print_function,absolute_importimport numpy as npfrom
tensorflow
.contrib.layers.python.layers import initializersfrom
浏览 0
提问于2018-12-06
得票数 1
2
回答
如何理解
tensorflow
中
的
“viterbi_decode”
tensorflow
、
viterbi
传统
的
隐马尔
可
夫模型( HMM )
中
的
维特比算法有一个起始
概率
矩阵(),而
tensorflow
中
viterbi_decode
的
参数只需要转移
概率
矩阵和发射
概率
矩阵。如何理解它?viterbi_decode(score, transition_params): <e
浏览 121
提问于2018-07-12
得票数 1
2
回答
TensorFlow
中
可
训练
变量和不可
训练
变量
的
级联
python
、
tensorflow
假设变量A
的
形状为123,64,变量B
的
形状为123,32,则A和B tf.concat(A,B,axis=1)
的
级联可以生成具有123、96形状
的
变量C。假设A被创建为
可
训练
的
,而B被创建为不可
训练
的
。C是A和B沿1轴
的
级联。 准确地说,C
的
浏览 0
提问于2018-04-23
得票数 1
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1
回答
基于波束搜索算法
search
、
graph
、
heuristics
、
beam-search
基于波束搜索算法,图中每个节点
的
概率
依赖于什么?我
的
意思是,什么样
的
特征给了节点搜索
的
概率
?
浏览 2
提问于2018-03-28
得票数 1
回答已采纳
2
回答
损失到底是什么?
tensorflow
、
neural-network
我正在
训练
tensorflow
的
im2txt样本,它会输出损失:INFO:
tensorflow
:global step 2175: loss = 3.6651 (15.52 sec/step)INFO
浏览 0
提问于2017-02-06
得票数 11
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