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したがって、ケラス内でテンソルボードを使用しています。テンソルフローでは、列車と検証スカラーの2つの異なるサマリーライターを使用して、テンソルボードを同じ図形にプロットすることができます。TensorBoard - Plot training and validation losses on the same graph? で図のようなものがkerasでこれを行う方法はありますか？ありがとうご

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Kerasからmodel.predict（）を使用しようとしたときの寸法が間違っています

私はこのコード自体について話しますが、私はモデルを訓練しました。新しい入力データは間違った次元であるようです。以下は、あなたがメッセージを予測し、エラーしようとしているため今 tokenizer = Tokenizer(num_words=10000) df = pd.read_csv('/home/paperspace/Sentiment Analysis Dataset.csv', ind

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学習されたテンソルフローモデルで訓練された荷重を読み取ることができません

トレーニングで取得した値をTensorflowモデルから読み取ろうとしていますが、私は重みの初期値のみを取得しています。 https://gist.github.com/saitodev/8532cf9e94a9490f75a9bce678751aecのサンプルコードを使って、Wとbの値を出力するコードを追加しています。私はバイアス（b）の値を取得しますが、ウェイト（W）はすべて、学習モデルが実

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iOSでのTensorFlow音声認識モデルの使用

iOSでTensorFlow音声認識モデル（my_frozen_graph.pb、ここで生成：https://www.tensorflow.org/tutorials/audio_recognition）を使用しようとしています。しかし、TensorFlow Mobileのtf_simple_exampleプロジェクトのiOSコードNSString* network_path = FilePat

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数値範囲はニューラルネットワークのこの機能の重みに明らかに影響しますか？

私のニューラルネットワークには数十の特徴があります。それらの中には0〜1の値域を持つものもあれば、0〜100万の非常に大きな範囲を持つものもあります。テンソルフローの重み設定をせずに連結し、それらをLRレイヤに渡します。私が尋ねたいのは、分類作業のためにLRレイヤーでフィーチャの範囲自体が体重や発言権に影響を与えるかどうかです。すなわち、巨大な価値の範囲を持つ機能は、ネットワークに大きな影響を与え

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トレーニングと評価を同じマシンで実行するためのベストプラクティスは何ですか？

私は何をしたいですか？私はマシンが1つしかありません。定期的にモードを評価したいと思います。私は今何をしていますか？プレースホルダを使用します。トレーニングデータを入力して1000ステップのトレーニングを実行しているとします。評価のために検証データセットをフィードします。それをループに入れてください。 Googleのように、プレースホルダは長時間のトレーニングには適していません。私はスリ

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ListDirectoryを使用したTensorflowデータセットAPI

Tensorflow Dataset APIを使用して、フォルダごとに1つのバッチ（イメージを含む各フォルダ）を作成します。私は、次の簡単なコードスニペットを持っている： import tensorflow as tf import os import pdb def parse_file(filename): image_string = tf.read_file(filena

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Tensorflow新しいオペレーションgoogle cloud mlエンジン

私は新しいTensorflowオペレーションを作成しました。私はコンパイルしてローカルでテストしました。クラウド内の各マシンでopをコンパイルする必要があるGoogle Cloud MLエンジンで使用したいと考えています。私はsetup.pyを使用して配布してC++ファイルおよびコンパイラのスクリプトを含めるために管理している： from setuptools import setup, fi

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Tensorflow concat 2D寸法テンソルから3D寸法テンソル

これはむしろ簡単な質問です。 3Dテンソルを持っています。それは[2,2,3]と言うことができます。私は2D形状の別のテンソルを持っています[2,2]。しかし、両方の要素の最初の2つの次元は一致しています。私はconcatそれらに2Dテンソルが3次元の3Dテンソルに追加されるようにしたいと思います。すなわち [2,2,4]です。これを達成する方法がわかりません。私はtf.concatとtf.st

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Tensorflow 2つのモデルの結合エンドツーエンド

テンソルフローでは、チェックポイントを使用して訓練モデルをテンソルフローに戻すのはかなり簡単です。しかし、このユースケースは、チェックポイントモデルで評価または追加トレーニングを実行するユーザーに向いているようです。テンソルフローで最も簡単な方法は、事前にトレーニングされたモデルを読み込んで（トレーニングなしで）使用して、結果を新しいモデルで使用する方法です。 tf.train.import_m