《tensorflow》专题

在TensorFlow FAQ中，它说： 在TensorFlow中，张量既有静态（推断）形状，也有动态（真实）形状。可以使用tf.Sensor读取静态形状。get_shape（）方法：此形状是从用于创建张量的操作中推断出来的，可能部分完成。如果静态形状没有完全定义，可以通过计算tf.shape（t）来确定张量t的动态形状。 但我仍然不能完全理解静态形状和动态形状之间的关系。有没有例子表明他们的差异

我是张量流和机器学习的新手。我正在尝试创建一个具有张量流的情感分析 NN。 我已经建立了我的体系结构，并试图训练模型，但我遇到了错误 ValueError：无法为具有形状'（？，100）'的张量'InputData/X： 0'提供形状（32,2）的值 我认为错误与我的输入“layer net=tflearn.input_data（[None，100]）”有关。我正在学习的教程建议使用这种输入形状，

我目前正在测试使用TensorFlow Lite转换的U-Net网络推理的延迟。我正在测试三个具有相同架构的NN的分段问题（我正在使用Windows操作系统在笔记本电脑上测试它们）： 第一个模型：TensorFlow模型（未经优化，使用Keras接口创建）。 第二个模型：使用TFLite优化的TensorFlow模型（使用Python TFLite api转换，无需量化）。它实际上是第一个转换的模

我尝试在云桌面上创建一个自定义对象检测器，然后在 Jupyter Notebook 现在，我已经上传了整个 运行它，现在它给出了< code > InvalidArgumentError 。我尝试在我的本地机器上使用在云上训练的相同的ckpt重新导出推理图，但它仍然不起作用。 InvalidArgumentError追溯（最近一次调用）/usr/local/lib/python3.5/dist-p

我目前在转换张量流时遇到问题。pb模型到TFlite格式。我目前正在遵循谷歌代码实验室的指示，错误说 Traceback（最近调用的最后一次）：文件/usr/local/bin/tflite_convert，第5行，在tensorflow.lite.python.tflite_convert导入主重要错误：没有模块命名lite.python.tflite_convert 我正在使用谷歌提供的命令

我一直在尝试重新训练通用句子编码器模块（使用），但我似乎无法从任何更新/重新训练的模块权重生成新的嵌入。 我已经遵循了的分类器示例，并将其替换为use模块。分类器工作正常，我似乎不知道如何访问新模块。我可以恢复保存的模型，但不确定如何实际调用嵌入函数？ 例如，之前我通过设置路径 但是，我如何使用恢复的分类器模型进行这个调用呢？请注意，我将参数设置为< code > trainible = True

我使用通用句子编码器精简版创建了一个保存的模型。如果我使用tf.saved_model加载器加载已保存的模型，它工作得很好。 但是，如果我尝试使用Tensorflow服务为模型提供服务，我会得到以下错误: “错误”： “索引[3] = 1 不在 [0， 1）\n\t [[节点： lite_module_apply_default/Encoder_en/柯纳转换器/ClipToMax长度/Gathe

我在张量流中使用keras创建了一个自定义模型。我使用的版本是tensorflow nightly 1.13.1。我使用官方工具构建了tensorfflow lite模型（方法tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file）。 创建模型后，我查看了输入形状，似乎没有什么不好。 tensorflow lite模型中的输入和输出形状为: 您可以注意到输入形状

我正在训练基于tensorflow slim的模型，用于在自定义数据集上进行图像分类。在我投入大量时间训练如此庞大的数据集之前，我想知道是否可以将slim model zoo中所有可用的模型转换为tflite格式。 此外，我知道我可以将我的自定义瘦模型转换为冻结图。我担心的是这之后的步骤，即转换到。我定制的tflite。pb模式。 这是否受支持？或者是否有人面临尚未解决的转换问题？ 谢谢。

我一直试图按照这个过程在Google Coral Edge TPU:Edge TPU模型工作流上运行一个对象检测器（SSD MobileNet） 我已经成功地用对象检测API训练和评估了我的模型。我有检查点格式和tf SavedModel格式的模型。根据文档，下一步是转换为。使用训练后量化的tflite格式。 我试图效仿这个例子。export_tflite_graph_tf2.py脚本和运行后的转

我在Pycharm上遇到了tensorflow的问题。 编辑：当打印sys.path时，我在pycharm中得到以下内容： ['/home/xxx/pycharm-community-2017.1.2/helpers/pydev'、'/home/xxx/pycharm-community-2017.1.2/helpers/pydev ipython/extensions“,”/home/xxx/x

总体概览： 利用神经网络来进行手写识别就是将输入手写的数据经过一系列分析最终生成判决结果的过程。 使用的神经网络模型如下： 输入数据是像素为28 × 28 = 784的黑白图片(共55000张) 使用10位one-hot编码： 0 -> 1000000000 1 -> 0100000000 2 -> 0010000000 3 -> 0001000000 4 -> 0000100000 5 -> 0

有关TensorFlow与其他框架的详细对比可以阅读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25547838   01 TensorFlow的编程模式 编程模式分为两种：命令式编程与符号式编程 前者是我们常用的C++，java等语言的编程风格如下 命令式编程看起来逻辑非常清晰，易于理解。而符号式编程涉及较多的嵌入和优化，如下 执行相同的计算时c，d可以共用内存，使用Tenso

In the previous @{$wide$TensorFlow Linear Model Tutorial}, we trained a logistic regression model to predict the probability that the individual has an annual income of over 50,000 dollars using the C

In this tutorial, we will use the TF.Learn API in TensorFlow to solve a binary classification problem: Given census data about a person such as age, gender, education and occupation (the features), we