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r决策树中可变数量的参数
感谢您的帮助 - 我正在R中构建一个决策树,而经典的例子是 iris_ctree < - ctree(Species~Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width,data = iris) 我的问题是:如果我想输入可变数量的参数,而不是预先设定Sepal.Length Sepal.Width和Petal.Length,那是什么呢? Fl... -
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为什么tensorflow中的这段代码不起作用?
我的代码是这样编写的 . def __init__(self, X): ops.reset_default_graph() tl.layers.clear_layers_name() self.sess = tf.Session() self.input_x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784],name=... -
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张量不是此图的元素
我收到了这个错误 'ValueError:Tensor Tensor(“占位符:0”,shape =(1,1),dtype = int32)不是此图的元素 . 没有 with tf.Graph(). as_default(): ,代码运行得很好 . 但是我需要多次调用 M.sample(...) 并且每次在 session.close() 之后内存都不会被释放 . 可能存在内存泄漏但不确定它在... -
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TensorFlow“tf.image”在4D图像批处理上起作用[复制]
这个问题在这里已有答案: TensorFlow image operations for batches 5个答案 我想在TensorFlow中使用此功能,但它在3D张量而不是4D张量上运行:我有一个外部维度为batch_size . tf.image.random_flip_left_right(input_image_data) 也就是说,这个函数需要一个形状的张量(图像): (widt... -
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Tensorflow中的加性高斯噪声
我试图通过以下方式将高斯噪声添加到我的网络层 . def Gaussian_noise_layer(input_layer, std): noise = tf.random_normal(shape = input_layer.get_shape(), mean = 0.0, stddev = std, dtype = tf.float32) return input_layer... -
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TensorFlow:将类添加到预先训练的初始模型并输出完整图像层次结构
两个问题: 1)有没有人知道我是否可以将新图像类添加到预先训练的Inception-v3模型中?例如,我想在许多国旗上训练TensorFlow,但我需要确保我仍能识别ImageNet层次结构中的图像 . 我意识到有一种方法可以擦除顶层的Inception并在我的类上完全重新训练模型,但这非常有限且耗时 . 2)另外,有没有办法输出包含图像接收的标签的整个层次结构?我希望能够不仅具体了解Incept... -
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使用Tensorflow中的bigram LSTM模型创建嵌入和嵌入培训
我无法弄清楚如何在Tensorflow中为LSTM创建和训练bigram嵌入 . 我们最初给出的是train_data是形状的张量 (num_unrollings, batch_size, 27) i.e. num_unrollings is the total number of batches, batch_size is the size of each batch, and 27... -
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如何在TensorFlow 1.0中为Estimator使用ValidationMonitor?
TensorFlow提供了将ValidationMonitors与tf.contrib.learn.DNNClassifier等几个预定义估算器结合使用的可能性 . 但我想使用ValidationMonitor为我自己的估算器,我根据1创建 . 对于我自己的估算工具,我首先初始化一个ValidationMonitor: validation_monitor = tf.contrib.learn.m... -
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张量流中补丁的点积
我有两个相同大小的方形矩阵和一个方形补丁的尺寸 . 我想计算每对补丁之间的点积 . 基本上我想实现以下操作: def patch_dot(A, B, patch_dim): res_dim = A.shape[0] - patch_dim + 1 res = np.zeros([res_dim, res_dim, res_dim, res_dim]) for i in xr... -
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Tensorflow:切片数据并将卷积应用于每个切片
我有一个3D量的输入数据,并希望将ConvNet应用于每个切片 . 这个问题有重复 . 可悲的是没有回答:How to slice a batch and apply an operation on each slice in TensorFlow 在Keras,我会使用TimeDistributed Layer . 在Tensorflow中,我找不到直接的等价物 . 相反,我联系我,我必须自己切... -
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如何将1D Tensorflow Tensor重塑为4级4D张量
我有一个代表图像的Tensorflow Tensor . 我最初有(2,2,3)形状的RGB图像,但是当数据到达我的模型时,它已经被标准化,转换为灰度,并且被展平 . 我正在尝试重建图像,以便我可以在其上运行一些卷积 . 我尝试重塑它,挤压它,并以几种不同的方式扩展它,但我不能让它成为conv2d的4D阵列 . 以下是我正在使用的代码 . import tensorflow as tf # Th... -
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转置卷积(反卷积)算术
我正在使用tensorflow来构建卷积神经网络 . 给定形状的张量(无,16,16,4,192)我想执行转置卷积,导致形状(无,32,32,7,192) . Would a filter size of [2,2,4,192,192] and stride of [2,2,1,1,1] produce the output shape that I want? -
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具有Tensorflow后端的Keras可以随意使用CPU或GPU吗?
我在Keras上安装了Tensorflow后端和CUDA . 我想有时需要强迫Keras使用CPU . 这可以在没有在虚拟环境中安装单独的CPU Tensorflow的情况下完成吗?如果是这样的话?如果后端是Theano,可以设置标志,但我还没有听说过可通过Keras访问的Tensorflow标志 . -
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张量流中的张量形状
张量流中张量的形状是什么?它代表什么? 我读过this,我理解的是张量的形状是张量的每个维度的元素数,但在第一个代码片段中: [[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # a rank 2 tensor; a matrix with shape [2, 3] 它说形状是2和3,但在张量的第一维有三个元素,而不是2,为什么? -
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Tensorflow如何将汇集层连接到卷积层
有没有办法有选择地将汇集层的要素图连接到(顺序)卷积层的要素图?在论文“基于梯度的学习应用于文档识别”[Proc . IEEE,1998年11月] LeCun等 . 描述子采样层如何选择性地连接到后续卷积层 . 在基本TF示例(TF层指南:构建CNN)中,conv2连接到pool1,如下所示: conv2 = tf.layers.conv2d(inputs = pool1,... 但是,我想以类... -
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Tensorflow:在Tensor中获取每行/列之间的差异
我对TensorFlow Tensor操作有疑问 . 假设张量 T 如下所述 .T: batch_size x num_frame x feature_size . 我想要一个新的Tensor,它存储连续帧之间的差异 . 新张量的输出尺寸为 batch_size x (num_frame - 1) x feature_size . 换句话说,每个帧都用前一个帧减去 .[x1, x2, x3, ... -
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计算线性指数Tensorflow
下午好 . 我继续遇到通过索引更新张量流中的随机元素的问题 . 我想随机选择索引(例如,一半),然后设置为零元素对应于那些索引 . 这是有问题的部分: with tf.variable_scope("foo", reuse=True): temp_var = tf.get_variable("W") size_2a = tf.get_vari... -
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Tensorflow:逐行乘法,具有更多不同的矩阵
我有一个矩阵A,它被定义为张量流中的张量,n行和p列 . 此外,我说k矩阵B1,...,Bk有p行和q列 . 我的目标是获得n行和q列的结果矩阵C,其中C的每一行是A中相应行的矩阵乘积,其中一个B矩阵 . 选择哪个B由维度为n的给定索引向量I确定,其可以取1到k的值 . 在我的例子中,B是权重变量,而I是作为输入给出的另一个张量变量 . numpy中的代码示例如下所示: A = array([[1... -
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通过TensorFlow中的索引和值操纵Tensor
Requirement 鉴于张量如下: SparseTensorValue(indices=array([[0, 0], [1, 0], [1, 1], [1, 2]]), values=array([2, 0, 2, 5]), dense_shape=array([2, 3])) 形状是2x3 | 2 na na | | ... -
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TensorFlow:如何定制收集/分割张量?
请允许我简要介绍一下背景知识 . 我正在研究Bi-LSTM-CRF架构来执行序列标记任务 . 我想收集属于同一段的特征向量,并对它们求平均值,然后将段特征发送到CRF,而不是将LSTM编码的各个步骤的特征馈送到CRF层 . 该方法在序列分块的神经模型中提出 . 现在我们有一个3D张量 X [batch_size,num_steps,num_features]和一个2D张量 Xl [batch_... -
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Tensorflow - 批量变量形状张量 - TFRecord
您好stackoverflow社区 . 我的问题/问题是下一个 . 我有一个TfRecord文件,我想将它提供给模型 . 该文件中的条目是int64的列表,可变大小 . 类似于:[121,122,158 ..] [10,15],第一个表示RNN网络的输入,第二个表示某个目标 . 但是,我一直在努力创造适当的管道,阅读那些entires . 我认为主要原因是因为它们的大小不同 . 到目前为止,我有以... -
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Tensorflow softmax函数返回单热编码数组
我有这段代码来计算我的convnet输出预测的softmax函数 . pred = conv_net(x, weights, biases, keep_prob, batchSize) softmax = tf.nn.softmax(pred) 我的预测数组是形状[batch_size,number_of_classes] = [128,6]这个数组的一个示例行是...... [-2.6950... -
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如何在张量流中得到协方差矩阵?
如何在张量流中得到协方差矩阵?就像 numpy 中的 numpy.cov() 一样 . 例如,我想获得张量 A 的协方差矩阵,现在我必须使用numpy代替 A = sess.run(model.A, feed) cov = np.cov(np.transpose(A)) 无论如何得到张量流而不是numpy的 cov ? 它与问题how to compute covariance in t... -
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TensorFlow中的Tensor-Tensor元素划分
我试图使用tf.div()将张量除以相同形状元素的另一个张量 . 以下是我对此的尝试: tf.div((y-logits),y) 哪里: y: <tf.Tensor 'Placeholder_1:0' shape=(2, 60) dtype=float32> logits: <tf.Tensor 'Tanh:0' shape=(2, 60) dtype=float32> ... -
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AlexNet图层提取了哪些功能?
问题是关于this method,它从AlexNet的FC7层中提取特征 . 它实际上提取了哪些功能? 我在两位艺术家的绘画图像上使用了这种方法 . 训练集大约是来自每个艺术家的150个训练图像(以便将特征存储在300x4096矩阵中);验证集是40张图像 . 这种方法效果很好,85-90%正确分类 . 我想知道它为什么这么好用 . -
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如何使用resnet50模型进行微调?
我在互联网上看到了很多关于如何微调VGG16和InceptionV3的例子 . 例如,有些人会在微调VGG16时将前25个图层设置为冻结 . 对于InceptionV3,前172个图层将被冻结 . 但是resnet怎么样?当我们进行微调时,我们将冻结基本模型的一些层,如下所示: from keras.applications.resnet50 import ResNet50 base_model... -
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在Keras使用Google MobileNets?
有没有办法只使用Keras API测试Google发布的名为'MobileNets'的预训练图像分类模型? ResNet50和InceptionV3等型号已作为Keras应用程序提供,但我找不到使用Keras定制张量流模型的文档 . 提前致谢 . -
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相同的Tensorflow模型在Android和Python上提供不同的结果
我试图在我的Android应用程序上运行Tensorflow模型,但是与在桌面上运行Python时相比,相同的训练模型会产生不同的结果(错误的推断) . 该模型是一个简单的连续CNN来识别字符,就像this number plate recognition network一样,减去窗口,因为我的模型已经将字符裁剪到位 . 我有: 模型保存在protobuf(.pb)文件中 - 在Keras上在... -
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从nasnetlarge模型中提取特征的问题 - keras
我试图通过预先训练的NASNet模型使用python keras提取一些图像功能 . 我也试图将提取的功能转储到.mat文件 . 下面是我的脚本 . 当我尝试运行此程序时,我收到错误 ValueError: You are trying to load a weight file containing 532 layers into a model with 526 layers 如果我使用相同... -
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Tensorflow:提取训练模型的特征
我有一个AlexNet的实现 . 我有兴趣在完全连接的分类层之前提取训练模型的特征向量 我想先训练模型(下面我列出了培训和测试的评估方法) . 如何在训练/测试集中的所有图像被分类之前获得最终输出特征向量列表(在前向传递期间)? 这是代码(完整版可用https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/exam...