tensorflow

7熱

1答えて

Googleは開発者向けにTENSORFLOWオープンソースを作っています。アンドロイドでこれを使用する方法はありますか？リンクはこちらTensorFlowです。私は、このAPIで動作するようにいくつかの方向性を持っているのが大好きです。

62熱

1答えて

TensorFlowのtf.app.flagsの目的は何ですか？

私はTensorflowにいくつかのサンプルコードを読んでいますが、私はtensorflow/tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/fully_connected_feed.py に次のコードに flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'In

13熱

3答えて

テンソルのTensorflow「マップ操作」？

私はcifar10 convolution exampleを私の問題に適応させています。私は、ファイルからイメージを読み込んだデザインから、既にメモリ内にあるイメージセットで動作するデザインにデータ入力を変更したいと思います。オリジナル版では read_input = cifar10_input.read_cifar10(filename_queue) reshaped_image = tf.c

5熱

0答えて

TensorFlow MLPトレーニングなしXOR

私はGoogleのTensorFlowライブラリでMLPを構築しました。ネットワークは機能していますが、何とかそれは正しく学習することを拒否します。入力が実際に何であっても、常に1.0にほぼ収束します。完全コードはhereです。アイデア？次のように入出力（バッチサイズ4）である： input_data = [[0., 0.], [0., 1.], [1., 0.], [1., 1.]] #

10熱

1答えて

変数に基づいたTensorflowスライシング

テンソルフローのインデックスがまだ開いていることがわかりました。(#206)ですので、現時点では回避策として何が使えるのか不思議です。私は、すべてのトレーニングの例で変わる変数に基づいて行列の行/列をインデックス/スライスする必要があります。プレースホルダに基づいてスライス（動作しない）を一定の数に基づいて、次の（作業）コードスライス：私がこれまで試したどのような。 import tenso

18熱

2答えて

RESTful API経由でTensorflowモデルをデプロイする例

RESTful API経由でTensorflowモデルをデプロイするためのサンプルコードはありますか？私は、コマンドラインプログラムとモバイルアプリケーションの例を見ています。このためのフレームワークがあるか、モデルをロードし、予測メソッドをWebフレームワーク（Flaskなど）で公開して入力を取得し（JSONなど）、応答を返しますか？フレームワークとは、多数の予測要求に対するスケーリングを意味し

5熱

2答えて

多変量時系列RNN。これはLSTMセルなどで可能ですか？

私はTensorflowを使用して多変量時系列RNNを構築する方法の例を探しています。これはLSTMセルなどで可能ですか？、時間、A、B、C、... 0,3.5,4.5,7.7、... 1,2.1,6.4,8.2：データは次のようになります。 ... ... ご迷惑をおかけして申し訳ありません。おかげで、ジョン・

11熱

2答えて

逆方向パスのナンをデバッグ

私はやや複雑で非標準的なNNアーキテクチャをデバッグしようとしています。フォワードパスを計算することはうまくいくと思いますが、予想される結果が得られますが、Adamや標準オプティマイザを使用して最適化しようとすると、非常に小さな学習率で繰り返してもどこでもナンを得ることができます。私はそれらをローカライズしようとしていますが、最初のオカレンスをキャッチして、それがどのように発生したかを検出する方法

16熱

2答えて

TensorFlowの双一次テンソル積

私はthis paperを再実装するために取り組んでおり、キー操作は双一次テンソル積です。私はそれが何を意味するのかほとんど分かっていませんが、紙にはわかりやすい素敵なグラフィックがあります。キー操作がE_1 *のWの*のE_2である、と私は残りは簡単なはずですので、tensorflowでそれを実装する方法を知りたいです。基本的に、所定の三次元テンソルWは、行列にそれをスライスし、j番目のスラ

5熱

2答えて

Tensorflow Convolutionニューラルネット - 小規模なデータセットを使用したトレーニングで画像にランダムな変更を加える

私は非常に小さなデータセット、わずか50画像しか持っていないと言います。私はRed Pillでチュートリアルからコードを再使用しますが、トレーニングの各バッチ内の画像の同じセットにランダム変換を適用したい、明るさにランダムな変化を言う、などコントラスト私はただ一つの関数を追加しました： def preprocessImages(x): retValue = numpy.empty_lik