Preguntas etiquetadas con tensorflow

TensorFlow es una biblioteca de código abierto y API diseñada para el aprendizaje profundo, escrita y mantenida por Google. Use esta etiqueta con una etiqueta específica del idioma ([python], [c ++], [javascript], [r], etc.) para preguntas sobre el uso de la API para resolver problemas de aprendizaje automático. Los lenguajes de programación que se pueden usar con la API de TensorFlow varían, por lo que debe especificar el lenguaje de programación. Especifique también el área de aplicación, como [detección de objetos].

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¿Puedo ejecutar el modelo de Keras en gpu?
Estoy ejecutando un modelo de Keras, con un plazo de presentación de 36 horas, si entreno mi modelo en la CPU, tomará aproximadamente 50 horas, ¿hay alguna manera de ejecutar Keras en la gpu? Estoy usando el backend de Tensorflow y ejecutándolo en mi computadora portátil Jupyter, sin anaconda instalada.
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Comprender los histogramas de TensorBoard (peso)
Es realmente sencillo ver y comprender los valores escalares en TensorBoard. Sin embargo, no está claro cómo entender los gráficos de histograma. Por ejemplo, son los histogramas de los pesos de mi red. (Después de corregir un error gracias a sunside) ¿Cuál es la mejor manera de interpretarlos? Los pesos …
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En Tensorflow, obtenga los nombres de todos los tensores en un gráfico
Estoy creando redes neuronales con Tensorflowy skflow; por alguna razón, quiero obtener los valores de algunos tensores internos para una entrada determinada, por lo que estoy usando myClassifier.get_layer_value(input, "tensorName"), myClassifiersiendo a skflow.estimators.TensorFlowEstimator. Sin embargo, me resulta difícil encontrar la sintaxis correcta del nombre del tensor, incluso sabiendo su nombre (y …
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¿Pedido de normalización y abandono de lotes?
La pregunta original se refería específicamente a las implementaciones de TensorFlow. Sin embargo, las respuestas son para implementaciones en general. Esta respuesta general también es la respuesta correcta para TensorFlow. Cuando utilizo la normalización y abandono por lotes en TensorFlow (específicamente usando contrib.layers), ¿debo preocuparme por el pedido? Parece posible …
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¿Cuál es el propósito de tf.app.flags en TensorFlow?
Estoy leyendo algunos códigos de ejemplo en Tensorflow, encontré el siguiente código flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.') flags.DEFINE_integer('max_steps', 2000, 'Number of steps to run trainer.') flags.DEFINE_integer('hidden1', 128, 'Number of units in hidden layer 1.') flags.DEFINE_integer('hidden2', 32, 'Number of units in hidden layer 2.') flags.DEFINE_integer('batch_size', …
115 python  tensorflow 
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TensorFlow, ¿por qué hay 3 archivos después de guardar el modelo?
Después de leer los documentos , guardé un modelo TensorFlow, aquí está mi código de demostración: # Create some variables. v1 = tf.Variable(..., name="v1") v2 = tf.Variable(..., name="v2") ... # Add an op to initialize the variables. init_op = tf.global_variables_initializer() # Add ops to save and restore all the variables. …
113 tensorflow 
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¿Cuál es la diferencia entre sparse_softmax_cross_entropy_with_logits y softmax_cross_entropy_with_logits?
Recientemente me encontré con tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits y no puedo entender cuál es la diferencia en comparación con tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits . ¿Es la única diferencia que los vectores de entrenamiento ytienen que codificarse en un solo uso cuando se usan sparse_softmax_cross_entropy_with_logits? Al leer la API, no pude encontrar ninguna otra diferencia en comparación …
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¿Cuál es el papel de “Flatten” en Keras?
Estoy tratando de comprender el papel de la Flattenfunción en Keras. A continuación se muestra mi código, que es una red simple de dos capas. Toma datos bidimensionales de forma (3, 2) y genera datos unidimensionales de forma (1, 4): model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2))) model.add(Activation('relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4)) model.compile(loss='mean_squared_error', …
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¿Cómo establecer la tasa de aprendizaje adaptativo para GradientDescentOptimizer?
Estoy usando TensorFlow para entrenar una red neuronal. Así es como estoy inicializando GradientDescentOptimizer: init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.Session() sess.run(init) mse = tf.reduce_mean(tf.square(out - out_)) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.3).minimize(mse) El problema aquí es que no sé cómo establecer una regla de actualización para la tasa de aprendizaje o un valor …
104 python  tensorflow 
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Significado de buffer_size en Dataset.map, Dataset.prefetch y Dataset.shuffle
Según la documentación de TensorFlow , los métodos prefetchy mapde la tf.contrib.data.Datasetclase, ambos tienen un parámetro llamado buffer_size. Por prefetchmétodo, el parámetro se conoce como buffer_sizey según la documentación: buffer_size: Un tf.int64 escalar tf.Tensor, que representa el número máximo de elementos que se almacenarán en búfer al realizar la captación …
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