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有了tensorflow 1.3中的标量摘要，我现在可以定义一个‘族’，它将有助于在相同的tensorboard选项卡下对相关指标进行分组。precision(labels, predictions)然后，我可以通过执行以下操作在tensorboard中的单个选项卡下显示这些内容：
tf.summary.scalar('precision', precision, family = 'precision/recall'
浏览 8修改于2017-08-25得票数 1
Setting-->Tfvc:Location，当我进入路径C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Professional\Common7\IDE\CommonExtensions\Microsoft\TeamFoundation\Team Explorer\tf.exe。获取误差
我怎样才能解决这个问题？编辑1:在安装Azure扩展后，我将在tfvc:Location
浏览 2修改于2020-03-13得票数 0
通过Linux安装教程(Tensorflow 1.8)，我不知道如何解释这个短语：
GPU卡与CUDA计算能力3.0或更高，以建立来源和3.5或更高的我们的双星。有关支持GPU卡的列表，请参阅NVIDIA文档。(目前TF的数据自动化系统版本为9.0 + cuDNN 7.x)
浏览 0提问于2018-05-14得票数 2
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代码如下： model = tf.sequential(); inputShape: [48, 48, 1],model.add(tf.layers.dense({units: 256, activation: 'relu'})); units: 7<
浏览 11修改于2019-02-21得票数 0
我想使用TF2，最好是EfficientDet D7网络来训练一个大型目标检测模型。对于我的16 GB内存的Tesla P100卡，我遇到了一个“内存不足”异常，即显卡上没有足够的内存可以分配。如果我有多个GPU，那么TF模型将被拆分，以便填满两个卡的内存，这是正确的吗？因此，在我的情况下，使用第二张16 GB的Tesla卡，我在训练期间总共将拥有32 GB？
浏览 18提问于2021-03-03得票数 0
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我使用的是jQuery选项卡控件：我的设计是： <!-- review tabs --> <ul>
<li id="tf1"><a href="..ucid=1" tit
浏览 0修改于2011-07-04得票数 0
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当我运行我的代码时，我总是看到来自Tensorflow的调试信息，它将显示我的两个GPU卡的信息。然而，如果我没有指定TF，会使用哪一个？如果我有多个GPU卡，我是否需要为TF指定一个GPU以提高效率。谢谢~！
浏览 19提问于2017-08-28得票数 1
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这是一个简单的代码，它使用tensorflow在计算图中创建一个节点：tf.constant(5)writer.close()tensorboard --logdir=[!
浏览 3修改于2017-04-28得票数 0
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我将以下代码放在不同的GtkNotebook选项卡和不同的类中： self.vsm_fig = plt.figure(1) subplots_adjust(bottom=0.20) self.tf_idf_chart_vbox.pack_start(se
浏览 8提问于2013-06-12得票数 0
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), dtype=int32)tf.Tensor([4 5 6 7 8 9 0], shape=(7,), dtype=int32)tf.Tensor([8 9], shape=(2,), dtype
浏览 21提问于2019-12-21得票数 1
我试图将在下面的循环中创建的变量$d、$tf_name、$db_orig存储到一个文件中。我希望以一个以选项卡分隔的MY_FILE.txt结束，该选项卡包含以下字段$d、$tf_name、$db_orig以及这组变量的每一次迭代，这些变量将存储在文件MY_FILE.txt的新行中。MY_ARRAY=() do
folderIN=(${IN//_/ })
tf_name=${folderIN[-1]%&#
浏览 5提问于2017-02-16得票数 1
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我使用了一个具有以下变量的示例 # 5x5 conv, 1 input, 32 outputs # fully connected, 7*7*64 inputs, 1024 outputs
'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([7*7</
浏览 13提问于2017-06-22得票数 0
和激活的environmentinstalled Python 3.8.0installed Tensorflow 2.3.0installed cudatoolkit 10.2.89 )安装了最新的图形卡驱动程序然而，作为tf打印(tf.reduce_sum(tf.random.normal，1000))返回tf.Tensor(1348.6893，shape=()，dtype=float32)
tf.config.list_physical_devices('GPU'
浏览 0修改于2021-01-24得票数 0
tf.random_normal([5, 5, 1, 32])),
'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 32, 64])),
'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([7</e
浏览 1提问于2016-01-07得票数 9
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a = tf.constant([[1, 2, 3, 1], [4, 5, 6, 1], [7, 8, 9, 1]])
mul = tf.constant([1, 3, 2])数组( 4，5，6，1，4，5，6，1，4，5，6，1，1，6，6，1，1，7，8，8，9，1，7，8，9，1，7，8，9，1，7，8，9，1，7，8，9，1，7，8，9，1，7，8，9，1，7，8，9，1，7
浏览 0修改于2019-12-14得票数 0
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Tf函数不改变对象的属性 v = 7 self.v = self.v + 1
defcall(c): c()call(c)预期印刷量:7 8 8 9
但相反:7 8 <em
浏览 11提问于2021-11-29得票数 1
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indices = tf.constant([[0], [2]]) [[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6],[7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]]])
tensor = tf
浏览 2修改于2019-12-09得票数 1
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TF版本的tf.random.set_seed(7)：2.6.0生成TypeError: 'int' object is not callable 这个tf.compat.v1.set_random_seed(7)在谷歌Colab的TF 2.6.0中为我工作，但我不知道为什么我不能使用tf.random.set_seed(7)
浏览 93提问于2021-08-21得票数 1
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