คำถามติดแท็ก tensorflow

ฉันยังใหม่กับ TensorFlow ฉันเพิ่งติดตั้งมัน (เวอร์ชั่น Windows CPU) และได้รับข้อความต่อไปนี้: ติดตั้ง tensorflow-1.4.0 tensorflow-tensorboard-0.4.0rc2 สำเร็จแล้ว จากนั้นเมื่อฉันพยายามวิ่ง import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() sess.run(hello) 'Hello, TensorFlow!' a = tf.constant(10) b = tf.constant(32) sess.run(a + b) 42 sess.close() (ซึ่งฉันพบผ่านhttps://github.com/tensorflow/tensorflow ) ฉันได้รับข้อความต่อไปนี้: 2017-11-02 01: 56: 21.698935: IC: \ tf_jenkins \ home \ …

656 tensorflow  cpu  avx 

ฉันพยายามติดตั้ง TensorFlow โดยใช้ pip: $ pip install tensorflow --user Collecting tensorflow Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: ) No matching distribution found for tensorflow ผมทำอะไรผิดหรือเปล่า? จนถึงตอนนี้ฉันใช้ Python และ pip ​​โดยไม่มีปัญหา

567 python  tensorflow  pip 

หลังจากคุณฝึกโมเดลใน Tensorflow: คุณจะบันทึกโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนอย่างไร คุณจะคืนค่าโมเดลที่บันทึกไว้ในภายหลังได้อย่างไร

552 python  tensorflow  machine-learning  model 

ผมจะผ่านเอกสาร tensorflow API ที่นี่ ในเอกสาร tensorflow logitsที่พวกเขาใช้คำหลักที่เรียกว่า มันคืออะไร? ในวิธีการมากมายในเอกสาร API มันถูกเขียนเช่น tf.nn.softmax(logits, name=None) หากสิ่งที่เขียนเป็นlogitsเพียงTensorsทำไมการรักษาชื่อที่แตกต่างกันlogitsอย่างไร อีกสิ่งหนึ่งคือมีสองวิธีที่ฉันไม่สามารถแยกความแตกต่างได้ พวกเขาเป็น tf.nn.softmax(logits, name=None) tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) ความแตกต่างระหว่างพวกเขาคืออะไร? เอกสารไม่ชัดเจนสำหรับฉัน ฉันรู้ว่าสิ่งที่tf.nn.softmaxทำ แต่ไม่ใช่อย่างอื่น ตัวอย่างจะเป็นประโยชน์จริง ๆ

352 python  machine-learning  tensorflow 

ความแตกต่างระหว่าง 'เดียวกัน' และ 'ถูกต้อง' padding ในคืออะไรtf.nn.max_poolของtensorflow? ในความคิดของฉัน 'ถูกต้อง' หมายความว่าจะไม่มีการขยายศูนย์ใด ๆ นอกขอบเมื่อเราทำการรวมกลุ่มสูงสุด ตามคู่มือคณิตศาสตร์บิดสำหรับการเรียนรู้ลึกมันบอกว่าจะมีช่องว่างในการประกอบการสระว่ายน้ำไม่มีคือเพียงแค่ใช้ 'ถูกต้อง' tensorflowของ แต่ช่องว่างภายใน 'SAME' ของ max pool tensorflowคืออะไร

309 python  tensorflow  deep-learning 

ฉันได้ติดตั้ง tensorflow ใน Ubuntu 16.04 ของฉันโดยใช้คำตอบที่สองที่นี่กับการติดตั้ง cpu builtin apt cuda ตอนนี้คำถามของฉันคือฉันจะทดสอบได้อย่างไรว่ากระบวนการของเทอร์มินัลนั้นใช้ gpu หรือไม่ ฉันมี gtx 960m gpu เมื่อฉันimport tensorflowนี่คือผลลัพธ์ 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_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcufft.so locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 …

303 python  tensorflow  ubuntu  gpu 

ฉันเป็นมือใหม่กับ TensorFlow ฉันสับสนเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่างและtf.placeholder tf.Variableในมุมมองของฉันtf.placeholderใช้สำหรับข้อมูลอินพุตและtf.Variableใช้เพื่อเก็บสถานะของข้อมูล นี่คือทั้งหมดที่ฉันรู้ มีคนอธิบายให้ฉันอย่างละเอียดมากขึ้นเกี่ยวกับความแตกต่างของพวกเขาได้ไหม โดยเฉพาะเมื่อใช้tf.Variableและเมื่อใช้tf.placeholder?

290 tensorflow 

นี่คือข้อความที่ได้รับจากการรันสคริปต์เพื่อตรวจสอบว่า Tensorflow ทำงานหรือไม่: I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcudnn.so.5 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcufft.so.8.0 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcurand.so.8.0 locally W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:95] The TensorFlow library wasn't compiled …

289 tensorflow  x86  compiler-optimization  simd  compiler-options 

ฉันทำงานในสภาพแวดล้อมที่ใช้ทรัพยากรการคำนวณร่วมกันนั่นคือเรามีเครื่องเซิร์ฟเวอร์สองสามเครื่องที่มี Nvidia Titan X GPU แต่ละตัว สำหรับรุ่นขนาดเล็กถึงขนาดกลาง Titan X ขนาด 12 GB นั้นเพียงพอสำหรับผู้ใช้ 2-3 คนในการฝึกอบรมพร้อมกันบน GPU เดียวกัน หากแบบจำลองมีขนาดเล็กพอที่แบบจำลองเดียวไม่ได้ใช้ประโยชน์เต็มที่จากหน่วยคำนวณทั้งหมดของ GPU สิ่งนี้อาจส่งผลให้เกิดการเร่งความเร็วเมื่อเทียบกับกระบวนการฝึกอบรมแบบหนึ่ง แม้ว่าในกรณีที่การเข้าถึง GPU พร้อมกันนั้นทำให้เวลาการฝึกอบรมของแต่ละบุคคลช้าลง แต่ก็ยังดีที่มีความยืดหยุ่นในการมีผู้ใช้หลายคนพร้อมฝึกฝนบน GPU ปัญหาของ TensorFlow ก็คือโดยปกติแล้วมันจะจัดสรรหน่วยความจำ GPU เต็มจำนวนเมื่อเปิดตัว แม้สำหรับเครือข่ายประสาทสองชั้นขนาดเล็กฉันก็เห็นว่าหน่วยความจำ GPU ทั้งหมด 12 GB หมดลง มีวิธีในการทำให้ TensorFlow จัดสรรเท่านั้นพูดว่าหน่วยความจำ GPU 4 GB หรือไม่ถ้าใครรู้ว่านี่เพียงพอสำหรับรุ่นที่กำหนดหรือไม่

282 python  tensorflow  nvidia-titan 

ความแตกต่างระหว่างฟังก์ชั่นเหล่านี้คืออะไร? tf.variable_op_scope(values, name, default_name, initializer=None) ส่งคืนตัวจัดการบริบทสำหรับการกำหนด op ที่สร้างตัวแปร ตัวจัดการบริบทนี้ตรวจสอบว่าค่าที่กำหนดมาจากกราฟเดียวกันตรวจสอบให้แน่ใจว่ากราฟนั้นเป็นกราฟเริ่มต้นและผลักขอบเขตขอบเขตชื่อและขอบเขตตัวแปร tf.op_scope(values, name, default_name=None) ส่งคืนตัวจัดการบริบทสำหรับใช้เมื่อกำหนด Python op ตัวจัดการบริบทนี้ตรวจสอบว่าค่าที่กำหนดมาจากกราฟเดียวกันตรวจสอบให้แน่ใจว่ากราฟนั้นเป็นกราฟเริ่มต้นและผลักขอบเขตขอบเขตชื่อ tf.name_scope(name) Wrapper สำหรับการGraph.name_scope()ใช้กราฟเริ่มต้น ดูGraph.name_scope()รายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ tf.variable_scope(name_or_scope, reuse=None, initializer=None) ส่งคืนบริบทสำหรับขอบเขตตัวแปร ขอบเขตตัวแปรช่วยให้สามารถสร้างตัวแปรใหม่และใช้ร่วมกันสร้างขึ้นแล้วในขณะที่ให้การตรวจสอบที่จะไม่สร้างหรือแบ่งปันโดยไม่ได้ตั้งใจ สำหรับรายละเอียดดูขอบเขตตัวแปรวิธีได้ที่นี่เรานำเสนอตัวอย่างพื้นฐานเพียงไม่กี่

276 tensorflow 

ฉันใช้ตัวอย่างเบื้องต้นของการคูณเมทริกซ์ใน TensorFlow matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]]) product = tf.matmul(matrix1, matrix2) เมื่อฉันพิมพ์ผลิตภัณฑ์จะแสดงเป็นTensorวัตถุ: <tensorflow.python.framework.ops.Tensor object at 0x10470fcd0> แต่ฉันจะรู้คุณค่าของได้productอย่างไร ต่อไปนี้ไม่ได้ช่วย: print product Tensor("MatMul:0", shape=TensorShape([Dimension(1), Dimension(1)]), dtype=float32) ฉันรู้ว่ากราฟทำงานSessionsแต่ไม่มีวิธีใดที่ฉันสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ของTensorวัตถุโดยไม่เรียกใช้กราฟในsession?

259 python  tensorflow  tensor 

ฉันต้องการค้นหาเวอร์ชันของ TensorFlow ที่ฉันติดตั้งไว้ ฉันใช้ Ubuntu 16.04 การสนับสนุนระยะยาว

258 python  ubuntu  tensorflow  command-line  version 

ในฟังก์ชั่น TensorFlow ต่อไปนี้เราจะต้องป้อนการเปิดใช้งานของเซลล์ประสาทเทียมในชั้นสุดท้าย ที่ฉันเข้าใจ แต่ฉันไม่เข้าใจว่าทำไมเรียกว่าบันทึก นั่นคือฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ใช่ไหม loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits = last_layer, labels = target_output )

250 tensorflow  machine-learning  neural-network  deep-learning  cross-entropy 

TensorFlow มีสองวิธีในการประเมินผลการมีส่วนร่วมของกราฟ: อยู่ในรายชื่อของตัวแปรและSession.run Tensor.evalมีความแตกต่างระหว่างสองคนนี้หรือไม่?

204 python  tensorflow 

โดยการแก้ไขข้อมูลฉันหมายถึงสิ่งที่ TensorFlow แสดงใน terminal ของฉันเกี่ยวกับห้องสมุดที่โหลดและพบอุปกรณ์ ฯลฯ ไม่ใช่ข้อผิดพลาดของ Python 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_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcufft.so locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:105] successfully opened CUDA library libcurand.so locally I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:900] …

191 python  tensorflow