Questions tagged «tensorflow»

我正在使用Adam优化器训练一个用于图像定位的网络，有人建议我使用指数衰减。我不想尝试，因为Adam优化器本身会降低学习速度。但是那个家伙坚持说，他说他以前做过。所以我应该这样做，您的建议背后是否有任何理论依据？

79 neural-network  tensorflow 

我正在尝试为python中的tensorflow变量分配一个新值。 import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.Variable(0) init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.InteractiveSession() sess.run(init) print(x.eval()) x.assign(1) print(x.eval()) 但是我得到的输出是 0 0 因此该值没有改变。我想念什么？

78 python  tensorflow  neural-network  deep-learning  variable-assignment 

在Google Colab上训练TensorFlow模型时，可以使用TensorBoard吗？

78 tensorflow  google-colaboratory  tensorboard  colab 

我想在TensorFlow中使用批处理规范化。我在中找到了相关的C ++源代码core/ops/nn_ops.cc。但是，我没有在tensorflow.org上找到它的文档。 BN在MLP和CNN中具有不同的语义，因此我不确定此BN的确切作用。 我没有找到任何一种方法MovingMoments。

77 python  tensorflow 

也许这个问题太笼统，但是谁能解释导致卷积神经网络发散的原因是什么？ 细节： 我正在使用Tensorflow的iris_training模型处理一些自己的数据，并不断获取 错误：张量流：模型因损失= NaN而发散。 追溯... tensorflow.contrib.learn.python.learn.monitors.NanLossDuringTrainingError：训练期间NaN丢失。 回溯源于以下行： tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns, hidden_units=[300, 300, 300], #optimizer=tf.train.ProximalAdagradOptimizer(learning_rate=0.001, l1_regularization_strength=0.00001), n_classes=11, model_dir="/tmp/iris_model") 我尝试过调整优化器，将学习率设置为零，并且不使用优化器。任何对网络层，数据大小等的见解都将受到赞赏。

77 python  tensorflow  machine-learning  keras  theano 

我有两个GPU，想同时通过ipynb运行两个不同的网络，但是第一个笔记本始终分配两个GPU。 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES，我可以隐藏python文件的设备，但是我不确定如何在笔记本中这样做。 无论如何，是否会将不同的GPU隐藏在同一服务器上运行的笔记本电脑中？

76 python  environment-variables  tensorflow 

我开始学习Keras，我认为它是Tensorflow和Theano之上的一层。但是，我只能访问AMD GPU，例如AMD R9 280X。 如何设置Python环境，以便可以通过对OpenCL的Keras / Tensorflow支持来使用我的AMD GPU？ 我在OSX上运行。

75 python  python-2.7  opencl  tensorflow  keras 

Tensorflow API官方文档声称该参数kernel_initializer默认为Nonefortf.layers.conv2d和tf.layers.dense。 但是，在阅读图层教程（https://www.tensorflow.org/tutorials/layers）时，我注意到在代码中未设置此参数。例如： # Convolutional Layer #1 conv1 = tf.layers.conv2d( inputs=input_layer, filters=32, kernel_size=[5, 5], padding="same", activation=tf.nn.relu) 本教程中的示例代码运行无任何错误，因此我认为默认kernel_initializer值为not None。那么，使用哪个初始化器？ 在另一个代码中，我没有设置kernel_initializerconv2d和密集层的，一切都很好。然而，当我试图设置kernel_initializer到tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1, dtype=tf.float32)，我得到NaN的错误。这里发生了什么？有人可以帮忙吗？

75 tensorflow 

我正在尝试使用不同的参数多次运行神经网络，以便校准网络参数（辍学概率，学习率ed）。但是我遇到的问题是，当我按如下所示循环运行网络时，在保持参数不变的情况下运行网络仍然为我提供了不同的解决方案： filename = create_results_file() for i in range(3): g = tf.Graph() with g.as_default(): accuracy_result, average_error = network.train_network( parameters, inputHeight, inputWidth, inputChannels, outputClasses) f, w = get_csv_writer(filename) w.writerow([accuracy_result, "did run %d" % i, average_error]) f.close() 在设置网络的层和错误功能之前，我在train_network函数的开头使用了以下代码： np.random.seed(1) tf.set_random_seed(1) 我还尝试在TensorFlow图形创建之前添加此代码，但是在结果输出中我会不断获得不同的解决方案。 我正在使用AdamOptimizer并使用初始化网络权重tf.truncated_normal。另外，我正在使用np.random.permutation随机播放每个时期的传入图像。

75 python  numpy  tensorflow 

我知道我可以测量对的调用的执行时间sess.run()，但是是否可以获得更好的粒度并测量单个操作的执行时间？

73 tensorflow 

有人可以解释以下TensorFlow术语吗 inter_op_parallelism_threads intra_op_parallelism_threads 或者，请提供指向正确说明源的链接。 我通过更改参数进行了一些测试，但结果并不一致，无法得出结论。

73 python  parallel-processing  tensorflow  distributed-computing 

在这种情况下，应tf.Session()与tf.InteractiveSession()被认为是出于什么目的？ 当我尝试使用前一个功能时，某些功能（例如.eval()）无法使用，而当我更改为后一个功能时，则可以使用。

73 tensorflow 

我已经使用tensorflow了一天，但是会遇到一些麻烦，当我导入tensorflow时会出现AttributeError：'module'对象没有属性'XXXXXX' 环境 我使用ubuntu14.04，python2.7，CUDA工具包8.0和CuDNN v5。我的六个和protobuf的版本分别是：名称：六个版本：1.10.0位置：/usr/local/lib/python2.7/dist-packages要求：名称：protobuf版本：3.2.0位置：/ usr / local / lib / python2.7 / dist-packages要求：六个，setuptools 这是我的测试代码： import tensorflow as tf a = tf.placeholder(tf.int16) b = tf.placeholder(tf.int16) add = tf.add(a, b) mul = tf.mul(a, b) with tf.Session() as sess: # Run every operation with variable input print "Addition with variables: %i" % sess.run(add, …

73 python  tensorflow 

即使我不是神经网络和深度学习的专家（仅仅是基础知识），我也在研究TensorFlow及其使用方法。 在后续教程中，我不了解这三种损失优化器之间的实际差异和实际差异。我看了一下API并了解了这些原理，但是我的问题是： 1.什么时候最好使用一个而不是另一个？ 2.是否有重要的区别要知道？

72 tensorflow  deep-learning 

张量流是否具有类似于scikit Learn的一种用于处理分类数据的热编码器？使用tf.string的占位符会表现为分类数据吗？ 我意识到我可以在将数据发送到tensorflow之前对其进行手动预处理，但是将其内置非常方便。

71 python  machine-learning  neural-network  tensorflow