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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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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
我想写一个Keras层(使用TF后端)来反转输入张量的元素1，5和9的符号。出于您的好奇心: net处理(pT，eta，φ，M)表示中的四个动量。我想反转伪快度分量的符号。天真地，我会这样做： def flip_eta( x ): x[1] = -x[1]TypeError: 'Tensor' object do
浏览 25提问于2019-01-16得票数 1
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我试图解决卡格尔的问题。这是一个简单的图像分类问题。然而，我做的比一个17+分数的随机预测器更糟糕。有人知道为什么会这样吗？(tf.random_normal([3, 3, 3, 8])), 'conv2': tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 8, 16])),
# 3x3x16 conv =&g
浏览 5修改于2017-03-02得票数 1
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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下面是我的(简化)代码，被省略的代码块分解：W_conv1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([5,5,3, hidden1_+= -tf.reduce_sum(y_*tf.log(softmax[0]))sum3 = tf.histogram_summary('cross entropy', cross_entropy)
lr = <em
浏览 2提问于2016-03-28得票数 2
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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一个较新版本的TF (v2.0)正在向XLA设备迁移，但是这会导致TF失去这类设备。即使在环境选项卡中打开GPU，基本示例Colab (可以在这里找到)似乎也无法工作。with tf.device('/device:GPU:0'): # <=== Device not found prediction_layer = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
model =
浏览 5提问于2019-11-19得票数 2
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下面的python代码将选项卡间隔的值文件(.tsv)转换为TFRecord，希望这种方法可以加快加载数据的时间。这个任务的性能是否正确和最优，特别是在运行时间方面？.tsv文件的格式如下，包括使其更具可读性的空格(SEMEVAL‘17训练数据集)：float_value_from_0_to_5 \t string1 \t string2。, 'rb') as tsv, tf.python_io.TFRecordWriter(
os.path.splitext(file_path)[0] + "
浏览 0修改于2017-06-21得票数 4
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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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我有一个用例，在这种情况下，我需要从训练有素的LSTM模型(TensorFlow = 2.8和Python3.9)中进行预测，其中数据集很大，并在我的GPU卡上导致OOM错误。我的转变是对每一批进行预测，并将结果张量存储在Python3列表中：train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(y_pred)
len(preditcions)
# Each bat
浏览 2提问于2022-05-25得票数 0
这是我的代码：cross_entropy = -tf.reduce_sum(y * tf.log(logits))accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, t
浏览 1提问于2018-07-29得票数 0
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([ tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation(log_dir="mnist\\first")
model1.fi
浏览 2提问于2020-06-18得票数 0
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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
) a = tf.fill([16, 16], 1.1) sess.run(loop)
print(t1 - t0)注意:通常情况下，GPU运行5秒在本地英特尔酷睿i5-7267U上运行的Numpy代码。以下是其中的更新代码和数据(运行泰坦XP卡
浏览 0修改于2018-06-23得票数 5
如果能够允许没有登录的用户访问/tfs/DefaultCollection/ProjectName/_dashboards，最好也可以访问Work选项卡中的信息，那就太好了。尝试在“访问级别”选项卡中添加“每个人”组。在集合的安全选项卡中，在项目的安全选项卡上，在TFS服务器上的集合上，以及在IIS服务器上启用匿名身份验证，但没有任何运气。TF400813: Resource not available for anonymous access. Client au
浏览 1提问于2016-04-15得票数 1
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\ ${EXTERNAL_MODELS_LOCAL}/inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 \
${EXTERNAL_MODELS_LOCAL}/squeezenet_weights_tf_dim_ordering
浏览 0提问于2018-11-02得票数 0
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我安装了tensorflow-gpu版本，并尝试按照建议测试GPU设置print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))Num GPUs Available: 0
浏览 0提问于2021-01-22得票数 0
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