《tensorflow》专题

问题内容： 通过调试信息，我的意思是TensorFlow在终端中显示的有关已加载的库和找到的设备等的内容，不是Python错误。 问题答案： 2.0更新（10/8/19） 设置仍然应该起作用（请参见v0.12 +TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL对您不起作用（再次参见下文），请尝试执行以下操作来设置日志级别： 此外，请参阅有关tf.autograph.set_verbosity设置签名日志消

问题内容： 我尝试运行以下代码： 但是我在最后一行出现错误： 似乎我无法分配张量，如何解决？ 问题答案： 通常，TensorFlow张量对象不可分配*，因此您不能在分配的左侧使用它。 做您想做的事情的最简单方法是构建张量的Python列表，并在循环结束时将它们在一起： *除对象外，使用etc.方法。但是，可能返回不支持此方法的对象。

问题内容： 给定训练有素的LSTM模型，我想对单个时间步执行推断，即在下面的示例中。在每个时间步之后，需要记住下一个“批”的内部LSTM状态（内存和隐藏状态）。对于推论的最开始，在给定输入的情况下计算内部LSTM状态。然后将它们存储在传递给LSTM的对象中。在训练期间，此状态会在每个时间步更新。但是，为了进行推断，我希望在批处理之间保存初始状态，即，仅需在最开始时计算初始状态，然后在每次“批处理”

问题内容： 运行keras脚本时，得到以下输出： 这是什么意思？我是否正在使用GPU或CPU版本的Tensorflow？ 在安装keras之前，我正在使用Tensorflow的GPU版本。 还显示和没有什么像。 运行[此stackoverflow问题]中提到的命令，将得到以下信息： 问题答案： 您正在使用GPU版本。您可以列出可用的tensorflow设备（也请检查此问题）： 编辑： 使用tens

本文向大家介绍浅谈Tensorflow由于版本问题出现的几种错误及解决方法，包括了浅谈Tensorflow由于版本问题出现的几种错误及解决方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1、AttributeError: 'module' object has no attribute 'rnn_cell' S：将tf.nn.rnn_cell替换为tf.contrib.rnn 2、TypeError

本文向大家介绍终端命令查看TensorFlow版本号及路径的方法，包括了终端命令查看TensorFlow版本号及路径的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 如图，简单易懂，先激活tensorflow，然后进入python，输入python语句执行查询： 需要注意的是一定要在激活tensorflow环境后再输入python命令，否则会识别不到tensorflow，可以看到在使用python前

问题内容： TensorFlow有两种评估图形部分的方法：在变量列表和上。两者之间有区别吗？ 问题答案： 如果您有t，则调用等效于。 您可以将会话设置为默认会话，如下所示： 最重要的区别是，您可以在同一步骤中用来获取许多张量的值： 请注意，每次调用和都会从头开始执行整个图形。要缓存计算结果，请将其分配给。

问题内容： 我安装了Tensorflow后端和CUDA的Keras。我有时想按需强迫Keras使用CPU。不用说在虚拟环境中安装单独的仅CPU的Tensorflow就能做到吗？如果可以，怎么办？如果后端是Theano，则可以设置标志，但是我还没有听说过可以通过Keras访问Tensorflow标志。 问题答案： 如果要强制Keras使用CPU 方式1 在导入Keras / Tensorflow之前

本文向大家介绍tensorflow通过模型文件,使用tensorboard查看其模型图Graph方式，包括了tensorflow通过模型文件,使用tensorboard查看其模型图Graph方式的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Google提供了一个工具，TensorBoard，它能以图表的方式分析你在训练过程中汇总的各种数据，其中包括Graph结构。 所以我们可以简单的写几行Pyhton

本文向大家介绍对Tensorflow中tensorboard日志的生成与显示详解，包括了对Tensorflow中tensorboard日志的生成与显示详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具，能够帮助我们在训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算。TensorBoard能展示你训练过程中绘制的图像、网络结构等。 1.

本文向大家介绍TensorFlow保存TensorBoard图像操作，包括了TensorFlow保存TensorBoard图像操作的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 简单的代码： ipython中使用！+命令可以直接运行terminal命令。 terminal输入： tensorboard --logdir graph/ 跳出：Starting TensorBoard 54 at http:

本文向大家介绍解决更新tensorflow后应用tensorboard报错的问题，包括了解决更新tensorflow后应用tensorboard报错的问题的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 更新tensorflow后，出现tensorboard 不可用情况（tensorflow-cpu 1.4 ->tensorflow-gpu 1.7） 尝试了更新tensorboard 仍然不可用，事故情况

本文向大家介绍Tensorflow 训练自己的数据集将数据直接导入到内存，包括了Tensorflow 训练自己的数据集将数据直接导入到内存的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 制作自己的训练集 下图是我们数据的存放格式，在data目录下有验证集与测试集分别对应iris_test， iris_train 为了向伟大的MNIST致敬，我们采用的数据名称格式和MNIST类似 classificati

本文向大家介绍详解如何用TensorFlow训练和识别/分类自定义图片，包括了详解如何用TensorFlow训练和识别/分类自定义图片的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 很多正在入门或刚入门TensorFlow机器学习的同学希望能够通过自己指定图片源对模型进行训练，然后识别和分类自己指定的图片。但是，在TensorFlow官方入门教程中，并无明确给出如何把自定义数据输入训练模型的方法。现在，

本文向大家介绍解决tensorflow训练时内存持续增加并占满的问题，包括了解决tensorflow训练时内存持续增加并占满的问题的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 记录一次小白的tensorflow学习过程，也为有同样困扰的小白留下点经验。 先说我出错和解决的过程。在做风格迁移实验时，使用预加载权重的VGG19网络正向提取中间层结果，结果因为代码不当，在遍历图片提取时内存持续增长，导致提取