Вопросы с тегом «tensorflow»

Учитывая пример кода . Я хотел бы знать, как применить градиентное отсечение в этой сети в RNN, где есть возможность взрывных градиентов. tf.clip_by_value(t, clip_value_min, clip_value_max, name=None) Это пример, который можно использовать, но где мне его представить? В деф РНН lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0) # Split data because rnn cell needs …

96 python  machine-learning  tensorflow  deep-learning  lstm 

Недавно я рассмотрел интересную реализацию классификации сверточного текста . Однако весь код TensorFlow, который я рассмотрел, использует случайные (не предварительно обученные) векторы внедрения, например следующие: with tf.device('/cpu:0'), tf.name_scope("embedding"): W = tf.Variable( tf.random_uniform([vocab_size, embedding_size], -1.0, 1.0), name="W") self.embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(W, self.input_x) self.embedded_chars_expanded = tf.expand_dims(self.embedded_chars, -1) Кто-нибудь знает, как использовать результаты Word2vec …

95 python  numpy  tensorflow  deep-learning 

Я обнаружил, что во многих доступном коде нейронных сетей, реализованном с использованием TensorFlow, условия регуляризации часто реализуются путем добавления вручную дополнительного члена к значению потерь. Мои вопросы: Есть ли более элегантный или рекомендуемый способ регуляризации, чем это делать вручную? Я также считаю, что get_variableу этого есть аргумент regularizer. Как его …

94 python  neural-network  tensorflow  deep-learning 

В руководстве для начинающих MNIST есть утверждение accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.castв основном меняет тип тензора объекта, но в чем разница между tf.reduce_meanи np.mean? Вот документ tf.reduce_mean: reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) input_tensor: Уменьшаемый тензор. Должен иметь числовой тип. reduction_indices: Размеры для уменьшения. Если None(по умолчанию), уменьшает все размеры. # 'x' …

92 python  numpy  machine-learning  mean  tensorflow 

Это учебный код с веб-сайта TensorFlow, может ли кто-нибудь помочь объяснить, что global_stepзначит? На веб-сайте Tensorflow я обнаружил, что глобальный шаг используется для подсчета шагов обучения , но я не совсем понимаю, что именно это означает. Кроме того, что означает цифра 0 при настройке global_step? def training(loss,learning_rate): tf.summary.scalar('loss',loss) optimizer = …

88 tensorflow  deep-learning 

Предположим, у меня есть тензор тензорного потока. Как получить размеры (форму) тензора в виде целочисленных значений? Я знаю, что есть два метода, tensor.get_shape()и tf.shape(tensor), но я не могу получить значения формы как целые числа int32. Например, ниже я создал двумерный тензор, и мне нужно получить количество строк и столбцов, int32чтобы …

88 python  tensorflow  machine-learning  artificial-intelligence 

У меня Windows 10. Я завершил установку Tensorflow. Оно работает. Он говорит: «Привет, Tensorflow!». Но перед ним все это: 2018-08-18 18:16:01.500579: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 2018-08-18 18:16:01.769002: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1405] Found device 0 with properties: name: GeForce GTX 950 …

88 tensorflow 

В Windows TensorFlow сообщает об одной или обеих из следующих ошибок после выполнения import tensorflowоператора: No module named "_pywrap_tensorflow" DLL load failed.

87 tensorflow 

Я переношу свою сеть Caffe на TensorFlow, но, похоже, у нее нет инициализации xavier. Я использую, truncated_normalно похоже, что это затрудняет тренировку.

86 python  tensorflow 

Я относительно новичок в мире TensorFlow и довольно озадачен тем, как вы на самом деле считываете данные CSV в пригодные для использования тензоры примеров / меток в TensorFlow. Пример из учебника TensorFlow по чтению данных CSV довольно фрагментирован и дает вам лишь часть пути к обучению на данных CSV. Вот …

84 python  csv  tensorflow 

Проблемы классификации, такие как логистическая регрессия или полиномиальная логистическая регрессия, оптимизируют кросс-энтропийную потерю. Обычно слой кросс-энтропии следует за слоем softmax , который производит распределение вероятностей. В тензорном потоке есть как минимум дюжина различных функций кросс-энтропийных потерь : tf.losses.softmax_cross_entropy tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy tf.losses.sigmoid_cross_entropy tf.contrib.losses.softmax_cross_entropy tf.contrib.losses.sigmoid_cross_entropy tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits ... Какой из них работает только …

84 python  tensorflow  neural-network  logistic-regression  cross-entropy 

Обучение классификатора изображений с использованием .fit_generator()или .fit()передачей словаря class_weight=в качестве аргумента. Я никогда не получал ошибок в TF1.x, но в 2.1 я получаю следующий вывод при начале обучения: WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from ... to ['...'] Что значит принуждать что-то от ...к ['...']? Источник этого предупреждения о tensorflowрепо здесь , …

47 python  tensorflow  keras  tensorflow2.0  tf.keras 

Предположим, я хочу написать собственный класс оптимизатора, соответствующий tf.kerasAPI (используя версию TensorFlow> = 2.0). Я запутался в документированном способе сделать это по сравнению с тем, что сделано в реализациях. Документация для tf.keras.optimizers.Optimizer штатов , ### Write a customized optimizer. If you intend to create your own optimization algorithm, simply inherit …

30 python  tensorflow  deep-learning  tf.keras  tensorflow2.x 

Я хочу сделать классификатор изображений, но я не знаю Python. Tensorflow.js работает с JavaScript, с которым я знаком. Могут ли модели обучаться с этим и каковы будут шаги для этого? Честно говоря, я понятия не имею, с чего начать. Единственное, что я понял, это как загрузить «мобильную сеть», которая, по-видимому, …

29 javascript  node.js  tensorflow  training-data  tensorflow.js 

Теоретически прогноз должен быть постоянным, поскольку веса имеют фиксированный размер. Как мне вернуть скорость после компиляции (без необходимости удалять оптимизатор)? См. Связанный эксперимент: https://nbviewer.jupyter.org/github/off99555/TensorFlowExperiment/blob/master/test-prediction-speed-after-compile.ipynb?flush_cache=true

23 python  performance  tensorflow  keras  jupyter-notebook