有没有办法告诉TFLearn以V2格式保存检查点?我正在使用当前(r0.12.1)版本的TensorFlow。如果您遵循一个简单的示例,如:
你会被淹没:
WARNING:tensorflow:*******************************************************
WARNING:tensorflow:TensorFlow's V1 checkpoint format has been deprecated.
WARNING:tensorflow:Consider switching to the more efficient V2 forma
我在用
Tensorflow 2.0
在遵循了从Tensorflow 1.14到Tensorflow 2.0的迁移指南之后,我从tensorflow.keras中导入了所有模块,而不仅仅是keras。但是下面的命令会给出属性错误-
from tensorflow.keras import backend as K
K.tensorflow_backend._get_available_gpus()
Output: AttributeError: module 'tensorflow_core.keras.backend' has no attribute 'tens
当我运行我的简单程序时,我正在学习Tensorflow,使用Tensorflow.js库进行机器学习,得到以下警告
<html>
<head>
<!-- Load TensorFlow.js -->
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.12.5"> </script>
<!-- Place your code in the script tag below. You can also use a
我刚刚在Python3.5的Ubuntu 16.04上安装了Ubuntu 16.04,因为它是预装的Python3版本。
我是通过pip3 install tensorflow-cpu安装的,我使用的是cpu,因为我的Ubuntu16.04在我的新笔记本电脑中不认识我的GPU,但这是另一个问题。
所以,在我使用tensorflow尝试了一个简单的hello world程序之后,我收到了以下消息:
2020-11-01 09:36:51.577315: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow bin
如果给定一个具有形状(5,3)的矩阵(5,3)和带有形状(5,)的索引数组b,则可以很容易地得到相应的向量c。
c = a[np.arange(5), b]
但是,我不能用tensorflow做同样的事,
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=(5, 3))
b = tf.placeholder(tf.int32, [5,])
# this line throws error
c = a[tf.range(5), b]
追溯(最近一次调用):文件"",第1行,文件"~/anaconda2/lib/python2.7/site-pac
我是tensorflow的新成员,我对tensorflow教程label_image中的图形结构感到困惑。使用代码失败了:
import tensorflow as tf
with tf.Session() as sess:
with open('/var/tmp/feng/tensorflow/tensorflow/examples/label_image/data/inception_v3_2016_08_28_frozen.pb', 'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
grap
我很难将我的Keras模型转换成一个TensorFlow估计器。我得到了以下错误:
AttributeError:输入对象‘稠密’没有属性'from_config‘
这是我的密码:
from tensorflow import keras
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
classifier = keras.models.Sequential()
classifier.add(tf.layers.Dense(units = 6,
我已经在Windows10中安装了tensorflow-GPU2.0alpha0、cudatoolkit 10.0.130和cudnn7.5。
GPU2.0在TensorFlow上运行良好,但在运行时遇到错误。
错误消息如下:
2019-04-02 23:47:38.646661: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
2019-04-02 23:47
我有一个TensorFlow模型来测试一个宽n深的神经网络,但是由于TensorFlow库中的一个bug,我无法让它在我的windows机器上运行。现在我不得不求助于Google平台。我已经设置了python文件输入的所有内容,但是当我通过控制台运行代码时,我会得到以下消息:
$ python -m widendeep.py -h
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these ar
我在机器学习编码方面是新的,在Tensorflow编码方面完全是新的。
我正面临着使用Tensorflow索引的问题。在使用numpy的简单python中,这是相当容易的,但是在Tensorflow库中,我不知道如何制作它。
我不想在示例的每个类中应用softmax函数,而只在每一行的两个随机类中应用,并在特定索引(以前的随机类)的大矩阵(最初为零)中返回这些值。numpy中的算法更简单,因为可以使用简单的索引,但是在tensorflow中,我认为它是这样的:
给出了矩阵X:(NxD)、矩阵W:(KxD)和两个随机数在0到K-1之间的阵列rem_cl
S is an empty matrix