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私は1,2,5からの黄金比を計算するための簡単なスクリプトを書いた。実際のグラフ構造のテンソルフロー（おそらくmatplotlibまたはnetworkxの助けを借りて）を通してビジュアルを実際に生成する方法はありますか？テンソルフローのドキュメントはファクタグラフと非常によく似ていますので、私は疑問に思っていました：テンソルフローによってグラフ構造のイメージを生成するにはどうすればいいですか？以

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既存のTensorFlow計算グラフを変更することはできますか？

TensorFlowグラフは、通常、入力から出力まで徐々に構築され、実行されます。 Pythonコードを見ると、操作の入力リストは不変であり、入力を変更しないことを示唆しています。これは、既存のグラフを更新/変更する方法がないことを意味しますか？

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TensorFlowのグラフコレクションの目的は何ですか？

APIは、codeから判断するとGraph Collectionsが汎用キー/データストレージであることを説明しています。これらのコレクションの目的は何ですか？

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Tensorflow：マルチGPUシングル入力キュー

tensorflow's cifar10 multi-GPU exampleには、GPUごとにトレーニングイメージのキューが1つ作成されているように見えます。物事を行う「正しい」方法は、すべての塔に1つの列を供給することではないでしょうか？その場合は、共有キューの使用例がありますか？

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TensorFlowで安定した結果

TensorFlowの結果を確実にするには、異なる実行を維持するにはどんな方法がありますか？私は多くの情報を見つけることができません。私の結果は毎回違う傾向があります。

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TensorFlow LSTMをsynapticjsに翻訳する

私は既に訓練されたTensorFlowの基本的なLSTMと、ブラウザで実行できるjavascriptのバージョンとの間のインターフェイスを実装しようとしています。問題は、すべての文献で、LSTMが（接続、ノード、ゲートのみを使用して）ミニネットワークとしてモデル化されており、TensorFlowの方がはるかに進んでいるようです。私がしているしている二つの質問：がTensorFlowモデルを

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TensorFlowは、numpy配列からデータセットを作成します。

TensorFlowは、データを格納するのに最適な方法です。これは、例えば、MNISTデータをこの例に格納するために使用される。 >>> mnist <tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data.read_data_sets.<locals>.DataSets object at 0x10f930630> 入力と出力のnumpy配列があるとし

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テンソルを他のテンソルに合わせて明示的にブロードキャストする方法はありますか？

テンソルがA, B and C、テンソルフローがA、Bの3つのテンソルがあり、両方とも形状が(m, n, r)、Cのテンソルが(m, n, 1)のバイナリテンソルです。 Cの値に基づいて、AまたはBのいずれかの要素を選択したいとします。明白なツールはtf.selectですが、ブロードキャストのセマンティクスはありませんので、最初にAとBと同じ形にCを明示的にブロードキャストする必要があります。こ

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Tensorflowチュートリアル：入力パイプライン

に複製シャッフリング例えば入力パイプラインが与えられTensorflow reading data tutorialで。そのパイプラインでは、データはstring_input_producer内とshuffle batch generator内で2回シャッフルされます。コードは次のとおりです。 def input_pipeline(filenames, batch_size, num_epochs

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Session.run（Tensorflowの）/Tensor.evalは（）クレイジー長時間

を実行して、私は、私はConvolutional Neural Networksチュートリアルに従うことによってtenforflowを習得しようとしていますが、私はどのようにcifar10_input.pyロードデータcifar-10-batches-binからを把握しようとしていたとき、 Tensor.eval()が非常に長い時間実行されたり、結果なしで永久に実行されたりするという問題が発生しま