tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,partitioner=None,custom_getter=None,reuse=None,dtype=None)返回一个用于定义创建variable（层）的op的上下文管理器。该上下文管理器验证（可选）值来自同一图

我正在尝试使用Keras和Tensorflow实现卷积神经网络.我有以下代码：fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPooling2Dfromkeras.layersimportActivation,Dropout,Flatten,Densemodel=Sequential()model.add(Conv2D(32,(2,2),inp

我有CNN模型,它有4个输出节点,我试图计算混淆矩阵,这样我就可以知道各个类的准确性.我能够计算出整体的准确性.在链接here中,IgorValantic给出了一个可以计算混淆矩阵变量的函数.它在correct_prediction=tf.nn.in_top_k(logits,labels,1,name=“correct_answers”)给出了一个

如何解决神经网络训练时loss不下降的问题https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/1.batch_size影响很大！！batch_size不是越大越好一般来说，越大的batch-size使用越大的学习率。2.shuffle数据之后loss开始上下波动，一直跳动，减小lr之后也

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1、tf.constanttf.constant用来定义一个常量，所谓常量，广义上讲就是“不变化的量”。我们先看下官方api是如何对constant函数来定义的：tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name='Const',verify_shape=False)其中包括5个输入值：value（必填）：常量的值，可以是

Tensorflow旨在与移动设备兼容,而thereisanexampleofandroidapp则使用tensorflow.但我在源代码中找不到任何与神经网络相关的函数.在tensorflowC++API,我找不到任何用于培训网络的API？我是不是太粗心无法找到它们或者还有其他方法可以实现这一点？谢谢.解决方法:Android并

本篇博客主要是关于Pycharm在win10下的安装，以及和Python3.6兼容使用的问题，前面一篇博客介绍了WIN10深度学习环境搭建Python3.6+Tensorflow+CUDA8.0+Anaconda3，使用的是Python3.6，所以在Pycharm配置时要注意一下编译器的问题，不然在Pycharm中importtensorflow就会失败。WIN10

1、模型训练（部分代码）：X=tf.placeholder(tf.float64,X_data.shape,name='X')Y=tf.placeholder(tf.float64,Y_data.shape,name='Y')epoch_num=500withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer())loss_data=[]

1.使用pycharm运行deeplab过程中出现ImportError:cannotimportname'monitoring' 2.把root用户及非root用户中pip安装的tensorflow都删了 3.把conda中tensorflow-gpu也删了，准备重新安装 4.condainstalltensorflow-gpu 5.下载两个大文件一直下载不成功，更新con

假设我想用深度卷积NN比较两个图像.如何在keras中使用相同的内核实现两个不同的路径？像这样：我需要卷积层1,2和3使用并训练相同的内核.可能吗？我也在考虑连接下面的图像但问题是关于如何在第一张图片上实现托盘学.解决方法:您可以在模型中使用相同的图层两次,创建nodes：fromk

我试图用tensorflow的cifar-10预测单个图像的类.我找到了这个代码,但它失败了这个错误：分配要求两个张量的形状匹配.lhsshape=[18,384]rhsshape=[2304,384]我理解这是因为批次的大小只有1.(使用expand_dims我创建一个假批次.)但我不知道如何解决这个问题？我到处搜索但没

我正在使用mavenforEclipse来构建一个可以在远程服务器上运行的jar.我的系统正在运行OSX,服务器正在运行CestOS.对于该项目,我需要tensorflowlibrary.Maven成功解析了依赖项,因此我能够在本地运行该项目.但是,在服务器上我收到的错误是tensorflow库不存在,因为默认情况下maven

问题描述：  解决方案： pipinstallwrapt--ignore-installed 

当我运行以下Tensorflow命令时,我得到不同的结果.谁知道为什么？importtensorflowastfsess=tf.Session()var=tf.Variable(tf.truncated_normal([1,1],stddev=.1))sess.run(tf.initialize_all_variables())printvar.eval(session=sess)printvar.initialized_value(

虽然这里有很多问题提出重新使用经过训练的张量流模型的问题,但使用自定义数据集上微调的最主流模型Inception-v3来预测某些单个图像的概率仍然是一个挑战.在对这个主题做了一些研究之后(最相似的SO线程被证实是Tensorflow:restoringagraphandmodelthenrunningevaluation