请原谅我的英语。 我一直在尝试处理 tensorflow (v2.x) 的 Estimators API，但是当我尝试使用此代码将模

<em>我提交了一个与此问题相同的 <a href="https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/48119" rel="nofollow noreferrer">bug

由于具有分布式训练 API 支持，我选择了 TensorFlow 估算器进行实施。好吧，老实说，我找到了一个代码，

我正在远程访问我的大学 2 机器。为此，我正在使用 TensorFlow 多工作器镜像策略。我正在尝试在两台机

我正在尝试使用一台机器在两个 GPU 上部署深度学习模型。我正在使用 TensorFlow 镜像策略。我收到以下错

我正在尝试使用线性分类器进行预测，这里列出了估计器的构建和训练： <pre><code>model = tf.estimator.Line

我试图使用训练有素的估计器对一些测试数据进行预测，但我的预测结果不好，您能检查一下我的代码

我正在尝试在 tensorflow 中构建一个线性分类器，下面是我的代码： <pre><code>model = tf.estimator.LinearClassif

我希望将 Tensorboard 用于 <a href="https://github.com/BNN-UPC/GNNetworkingChallenge" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/B

我想获得 <code>tf.estimator.Estimator</code> 中使用的 Nural Network 模型的摘要信息。是否有任何函数可以用来显

我试图将Tensorflow的官方基本word2vec实现转换为使用tf.Estimator.问题是当使用Tensorflow Estimators时,丢失函数(sampled_softmax_loss或nce_loss)会出错.它在原始实现中完美地运行.这是Tensorflow的官方基本word2vec实现：https://github.com/tenso

我已经按照TensorFlow MNIST Estimator教程进行了训练,并且训练了我的MNIST模型.它似乎工作正常,但如果我在Tensorboard上可视化它我看到一些奇怪的东西：模型所需的输入形状是100 x 784.这是一个屏幕截图：正如您在右侧框中看到的,预期输入大小为100x784.我以为我会看到？x784那里.现在,我确实在训练中使用100