如何使TensorFlow图形将递增的数字推送到队列？我只是为了学习目的这样做,所以我更喜欢你保持它与我正在做的相似(并纠正我做错了).这是我的代码：importtensorflowastf#createqueuequeue=tf.RandomShuffleQueue(capacity=10,min_after_dequeue=1,dtypes=tf.float32)

我想在我的网络中使用conv2d_tranpose(或deconvolution)而不是upampling.这需要将output_shape传递给函数调用.这不是问题,我可以计算出来.但是我想在batch_size中使用None来保持设置的灵活性.那可能吗？这是代码行：tf.nn.conv2d_transpose(hd_conv1,Wd_conv1,[batch_size,14,

importtensorflowastfinput1=tf.placeholder(tf.float32)input2=tf.placeholder(tf.float32)output=tf.multiply(input1,input2)withtf.Session()assess:print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7],input2:[2]}))#使用placeholer必须使用feed_dict

2019年上半年收集到的人工智能开源框架介绍文章TensorFlow基本使用TensorFlow.js：让你在浏览器中也能玩转机器学习人工智能学习框架TensorFlow渐近分析TensorFlow什么的都弱爆了，强者只用Numpy搭建神经网络TensorFlow框架的开源工具箱Ludwig人工智能学习框架TensorFlow必须掌握

我正在使用张量流来处理彩色图像和卷积神经网络.下面是一段代码片段.我的代码运行所以我认为我的通道数正确.我的问题是,如何正确订购rgb数据？它是rgbrgbrgb的形式还是rrrgggbbb？目前我正在使用后者.谢谢.任何帮助,将不胜感激.c_output=2c_input=784*3defwe

这可能是一个非常基本的问题……但是如何将检查点文件转换为单个.pb文件.我的目标是使用大概C来服务模型这些是我试图转换的文件.作为旁注,我正在使用带有tensorflow的tflearn.编辑1：我发现了一篇解释如何执行此操作的文章：https://blog.metaflow.frensorflow-how-to-freeze-

我坚持用Tensorflow恢复预先训练好的网络….importtensorflowastfimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'sess=tf.Session()saver=tf.train.import_meta_graph('./model/20170512-110547/model-20170512-110547.meta')saver.restore(se

我想得到tf.cholesky关于其输入的渐变.截至目前,tf.cholesky没有注册渐变：LookupError:Nogradientdefinedforoperation'Cholesky'(optype:Cholesky)用于生成此错误的代码是：importtensorflowastfA=tf.diag(tf.ones([3]))chol=tf.cholesky(A)cholgrad=tf.gra

#-*-coding:utf-8-*-importtimeimportkerasimportskimageimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.imageasimgfromscipyimportndimagefromskimageimportcolor,data,transform%matplotlibinline#设置文件目录Training=r'F:\\data\

tensorflow连载篇-dayone原文：http://c.biancheng.net/view/1880.html什么是Tensorflow开源深度学习库TensorFlow允许将深度神经网络的计算部署到任意数量的CPU或GPU的服务器、PC或移动设备上，且只利用一个TensorFlowAPI。TensorFlow在内的大多数深度学习库能够自动

我有以下代码,并在尝试保存模型时出错.我可能做错了什么,我该如何解决这个问题？importtensorflowastfdata,labels=cifar_tools.read_data('C:\\Users\\abc\\Desktop\\Testing')x=tf.placeholder(tf.float32,[None,150*150])y=tf.placeholder(tf.float32,[None

类似的问题：Here我正在尝试TensorFlow.我生成了可以线性分离的简单数据,并试图将线性方程拟合到它.这是代码.np.random.seed(2010)n=300x_data=np.random.random([n,2]).tolist()y_data=[[1.,0.]ifv[0]>0.5else[0.,1.]forvinx_data]x=tf.placeholder(tf

我正在尝试使用Tensorflow创建一个CNN,将图像分为16个类.我的原始图片大小为72x72x1,我的网络结构如下：#Networkn_input=dimn_output=nclass#16weights={'wc1':tf.Variable(tf.random_normal([5,5,1,32],stddev=0.1)),'wc2':tf.Variable(tf.ran

本案例采用的是MNIST数据集[1]，是一个入门级的计算机视觉数据集。MNIST数据集已经被嵌入到TensorFlow中，可以直接下载和安装。1fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data2mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)此时，文件名为MNIST_d

我正在尝试在Windows上安装tensorflow.我有python3(3.5.2)和pip3(9.0.1)：pip3install--upgradetensorflowCollectingtensorflowCouldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementtensorflow(fromversions:)Nomatchingdistributionfoundfortensorflow

如何多次训练1个模型并将它们组合在输出层？例如：model_one=Sequential()#model1model_one.add(Convolution2D(32,3,3,activation='relu',input_shape=(1,28,28)))model_one.add(Flatten())model_one.add(Dense(128,activation='relu'))model_two=Sequential