tensorflow- все статьи тега
Обучение несбалансированным данным с использованием TensorFlow
Ситуация: Меня интересует, как оптимально использовать TensorFlow, когда моя обучающих данных является дисбаланс в распределении метки между 2 метками. Например, предположим, что учебник MNIST упрощен, чтобы различать только 1 и 0, где все доступные нам изображения являются либо 1, либо 0. это легко обучить с помощью предоставленных учебников TensorFlow, когда у нас есть примерно 50% каждого типа изображений для обучения и тестирования. Но как насчет этого дела где 90% изображений, доступных ...
Объединить повторяющиеся индексы в разреженном Тензоре
Допустим, у меня есть разреженный тензор с повторяющимися индексами, и там, где они дублируются, я хочу объединить значения (суммировать их) Как лучше всего это сделать? Пример: indicies = [[1, 1], [1, 2], [1, 2], [1, 3]] values = [1, 2, 3, 4] object = tf.SparseTensor(indicies, values, shape=[10, 10]) result = tf.MAGIC(object) Результатом должен быть запасной тензор со следующими значениями (или конкретный!): indicies = [[1, 1], [1, 2], [1, 3]] values = [1, 5, 4] Единственное, что у м ...
Добавление регуляризатора к существующему слою обученной модели без сброса Весов?
Скажем, я передаю обучение через начало. Я добавляю несколько слоев и тренирую его некоторое время. Вот как выглядит топология моей модели: base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False) x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) x = Dense(1024, activation='relu', name = 'Dense_1')(x) predictions = Dense(12, activation='softmax', name = 'Predictions')(x) model = Model(input=base_model.input, output=predictions) Я тренирую эту модель некоторое время, сохраняю ее и ...
извлечение узких мест с помощью предварительно обученного Inceptionv3-различия между реализацией Keras и собственной реализацией Tensorflow
(извинения за длинный пост) Все, Я хочу использовать узкие места из предварительно подготовленной модели Inceptionv3 для прогнозирования классификации для моих входных изображений. Перед обучением модели и прогнозированием классификации я попробовал 3 различных подхода для извлечения узких мест. Мои 3 подхода дали различные характеристики узкого места (не только по значениям, но даже по размеру). Размер моих узких мест из Подход 1 и 2: (количество входных изображений) x 3 x 3 x 2048 Р ...
Идет Сессия.выполнения(выборки) гарантированно выполнить его "выбирает" аргументы в порядке?
Гарантируется ли Session.run(fetches, feed_dict) выполнение его аргументов fetches в порядке? В документации об этом, кажется, ничего не говорится. Например, если вы запускаете sess.run([accuracy, train_op], feed_dict=feed_dict) Порядок выполнения имеет значение: train_op обновит параметры, влияющие на accuracy. ...
Keras (2.0.8) с TensorFlow (1.3) backend занимает всю доступную оперативную память
Я использую библиотеку keras с включенным бэкендом tensorflow и CUDA. Пакеты типун выхода версии: Keras (2.0.8) tensorflow-gpu (1.3.0) tensorflow-tensorboard (0.1.8) У меня есть следующий код, который создает VGG16 модель и загружает веса ImageNet: def create_vgg16_model(target_size: tuple, n_classes: int): base = VGG16(include_top=False, input_shape=target_size, weights='imagenet') x = base.output x = Flatten()(x) x = Dense(n_classes, acti ...
Tensorflow, похоже, не видит мой gpu
Я пробовал tensorflow на cuda 7.5 и 8.0, без cudnn (мой GPU старый, cudnn его не поддерживает). Когда я выполняю device_lib.list_local_devices(), в выводе нет графического процессора. Theano видит мой gpu и прекрасно с ним работает, и примеры в /usr/share/cuda/samples работают также хорошо. Я установил tensorflow через pip install. Мой gpu слишком стар для tf, чтобы поддерживать его? gtx 460 ...
TensorFlow на Windows:" не поддерживается колесо на этой платформе " ошибка
Был рад узнать, что Tensorflow доступен для Windows, и нам не нужно использовать Docker. Я пытался установить в соответствии с инструкциями, но я получаю эту ошибку. Pip install -- upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl tensorflow-0.12. 0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl не является поддерживаемым колесом на этой платформе. Что означает эта ошибка? Я запускаю последнюю версию из питона. Python -- version Python 3.5 ...
Что логитов, softmax и softmax крест энтропии с логитов?
Я проходил через tensorflow API docs здесь. В tensorflow документации, они использовали ключевое слово, называемое logits. Что это? Во многих методах в документах API это написано как tf.nn.softmax(logits, name=None) если то, что написано-это те logits только Tensors, зачем держать другое имя, как logits? другое дело, что есть два метода, которые я не мог различить. Они были tf.nn.softmax(logits, name=None) tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) каковы различи ...
В чем разница между "одинаковым" и "действительным" заполнением в tf.НН.максимальный пул тензорного потока?
В чем разница между "одинаковым" и "действительным" заполнением в tf.nn.max_pool на tensorflow? на мой взгляд, "действительный" означает, что не будет нулевого заполнения за пределами краев, когда мы делаем максимальный пул. по данным руководство по арифметике свертки для глубокого обучения, он говорит, что в операторе пула не будет заполнения, т. е. просто используйте 'VALID' of tensorflow. Но что такое "то же самое" заполнение максимального пула в tensorflow? ...
Как вывести значение тензорного объекта в TensorFlow?
я использовал вводный пример умножения матриц в TensorFlow. matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]]) product = tf.matmul(matrix1, matrix2) когда я печатаю продукт, он отображает его как ...
Как узнать, использует ли tensorflow ускорение gpu изнутри оболочки python?
Я установил tensorflow в моем ubuntu 16.04, используя второй ответ здесь со встроенной установкой ubuntu apt cuda. теперь мой вопрос: как я могу проверить, действительно ли tensorflow использует gpu? У меня есть GTX 960M gpu. Когда Я import tensorflow это выход I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcublas.so locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally I tensorflow/stream_executor/dso_ ...
Что же ТФ.НН.conv2d сделать в тензорном потоке?
Я смотрел на документы tensorflow о tf.nn.conv2dздесь. Но я не могу понять, что он делает или чего он пытается достичь. Он говорит на документах, #1: сглаживает фильтр до 2-D матрицы с формой [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels]. что это? Это поэлементное умножение или просто матричное умножение? Я также не мог понять два других пункта, упомянутых в документах. У меня есть написал их ниже : # 2: извлекает патчи изображения из входного тензора, чтобы сфо ...
Как я могу преобразовать тензор в массив numpy в TensorFlow?
Как преобразовать тензор в массив numpy при использовании Tensorflow с привязками Python? ...
Сохранение тензорного потока в / загрузка графика из файла
из того, что я собрал до сих пор, есть несколько различных способов сброса графика TensorFlow в файл, а затем загрузки его в другую программу, но я не смог найти четкие примеры/информацию о том, как они работают. Что я уже знаю это: сохраните переменные модели в файле контрольных точек (.ckpt) с помощью tf.train.Saver() и восстановить их позже (источник) сохранить модель в a .pb файл и загрузить его обратно в использовании tf.train.write_graph() и tf.import_graph_def() (источник) загрузить в м ...
Как сделать инициализацию Xavier на TensorFlow
Я портирую свою сеть Caffe на TensorFlow, но у нее, похоже, нет инициализации xavier. Я использую truncated_normal но это, кажется, делает его намного труднее тренироваться. ...
Разница между НП.значит и ТФ.уменьшить среднее значение в Numpy и Tensorflow?
на MNIST beginner tutorial, есть accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.cast в основном изменяет тип тензора объекта, но в чем разница между tf.reduce_mean и np.mean? вот док на tf.reduce_mean: reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) input_tensor: The tensor to reduce. Should have numeric type. reduction_indices: The dimensions to reduce. If `None` (the defaut), reduces all dimensions. # 'x' is [[1., 1. ]] # [2., ...