«tensorflow» 태그된 질문

TensorFlow는 Google에서 작성하고 유지 관리하는 딥 러닝을 위해 설계된 오픈 소스 라이브러리 및 API입니다. 기계 학습 문제를 해결하기 위해 API를 사용하는 것에 대한 질문은 언어 고유 태그 ([python], [c ++], [javascript], [r] 등)와 함께이 태그를 사용하십시오. TensorFlow API와 함께 사용할 수있는 프로그래밍 언어는 다양하므로 프로그래밍 언어를 지정해야합니다. [object-detection]과 같은 응용 프로그램 영역도 지정하십시오.

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TensorFlow에서 단계와 시대의 차이점은 무엇입니까?
대부분의 모델에는 데이터에 대해 실행할 단계 수를 나타내는 단계 매개 변수가 있습니다 . 그러나 대부분의 실제 사용에서 우리는 또한 fit 함수 N epochs를 실행합니다 . 1 Epoch로 1000 보를 실행하는 것과 Epoch 10 개로 100 보를 실행하는 것의 차이점은 무엇입니까? 실제로 어느 것이 더 낫습니까? 연속적인 시대 사이에 논리가 변경됩니까? …

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Keras 모델을 GPU에서 실행할 수 있습니까?
제출 기한이 36 시간 인 Keras 모델을 실행 중입니다. CPU에서 모델을 훈련하면 약 50 시간이 걸립니다. GPU에서 Keras를 실행할 수있는 방법이 있습니까? Tensorflow 백엔드를 사용하고 있으며 아나콘다를 설치하지 않고 Jupyter 노트북에서 실행하고 있습니다.

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텐서 보드 (가중치) 히스토그램 이해
TensorBoard에서 스칼라 값을보고 이해하는 것은 정말 간단합니다. 그러나 히스토그램 그래프를 이해하는 방법은 명확하지 않습니다. 예를 들어, 네트워크 가중치의 히스토그램입니다. (Sunside 덕분에 버그를 수정 한 후) 이것을 해석하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 레이어 1 가중치는 대부분 평평 해 보입니다. 이것은 무엇을 의미합니까? 여기에 네트워크 구성 코드를 추가했습니다. X = tf.placeholder(tf.float32, [None, …

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Tensorflow에서 그래프의 모든 Tensor 이름을 가져옵니다.
저는 Tensorflow및로 신경망을 만들고 있습니다 skflow. 어떤 이유로 그래서 내가 사용하고, 주어진 입력에 대한 몇 가지 내부 텐서의 값을 얻으려면 myClassifier.get_layer_value(input, "tensorName"), myClassifier인 skflow.estimators.TensorFlowEstimator. 그러나 이름을 알더라도 텐서 이름의 올바른 구문을 찾기가 어렵 기 때문에 (그리고 연산과 텐서 사이에 혼란스러워집니다) 그래프를 플로팅하고 이름을 찾기 위해 텐서 보드를 사용하고 있습니다. 텐서 …

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일괄 정규화 및 드롭 아웃 순서?
원래 질문은 특히 TensorFlow 구현에 관한 것이 었습니다. 그러나 대답은 일반적인 구현에 대한 것입니다. 이 일반적인 답변은 TensorFlow에 대한 정답이기도합니다. TensorFlow에서 일괄 정규화 및 드롭 아웃 (특히 contrib.layers 사용)을 사용할 때 순서에 대해 걱정해야합니까? 드롭 아웃을 사용하고 즉시 일괄 정규화를 사용하면 문제가있을 수 있습니다. 예를 들어, 배치 정규화의 이동이 더 …


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Tensorflow Strides 인수
tf.nn.avg_pool, tf.nn.max_pool, tf.nn.conv2d 의 strides 인수 를 이해하려고합니다 . 문서는 반복적으로 말한다 strides : 길이가 4보다 큰 정수 목록입니다. 입력 텐서의 각 차원에 대한 슬라이딩 창의 보폭입니다. 내 질문은 다음과 같습니다. 4 개 이상의 정수는 각각 무엇을 나타 냅니까? convnet에 대해 strides [0] = strides [3] = 1이 필요한 이유는 …

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TensorFlow에서 tf.app.flags의 목적은 무엇입니까?
Tensorflow에서 몇 가지 예제 코드를 읽고 있는데 다음 코드를 찾았습니다. flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.') flags.DEFINE_integer('max_steps', 2000, 'Number of steps to run trainer.') flags.DEFINE_integer('hidden1', 128, 'Number of units in hidden layer 1.') flags.DEFINE_integer('hidden2', 32, 'Number of units in hidden layer 2.') flags.DEFINE_integer('batch_size', 100, 'Batch …
115 python  tensorflow 


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sparse_softmax_cross_entropy_with_logits와 softmax_cross_entropy_with_logits의 차이점은 무엇입니까?
나는 최근에 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 를 발견 했고 그 차이가 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 와 비교되는 것을 알 수 없습니다 . y를 사용할 때 훈련 벡터 가 원-핫 인코딩 되어야 한다는 유일한 차이점은 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits무엇입니까? API를 읽으면서 .NET과 비교하여 다른 차이점을 찾을 수 없습니다 softmax_cross_entropy_with_logits. 그런데 왜 추가 기능이 필요한가요? 원-핫 인코딩 된 학습 데이터 / …

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Keras에서 "Flatten"의 역할은 무엇입니까?
FlattenKeras 에서 기능 의 역할을 이해하려고합니다 . 아래는 간단한 2 계층 네트워크 인 내 코드입니다. 모양 (3, 2)의 2 차원 데이터를 가져 와서 모양 (1, 4)의 1 차원 데이터를 출력합니다. model = Sequential() model.add(Dense(16, input_shape=(3, 2))) model.add(Activation('relu')) model.add(Flatten()) model.add(Dense(4)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='SGD') x = np.array([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]) y …

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GradientDescentOptimizer의 적응 형 학습률을 설정하는 방법은 무엇입니까?
저는 TensorFlow를 사용하여 신경망을 훈련하고 있습니다. 이것이 내가 초기화하는 방법입니다 GradientDescentOptimizer. init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.Session() sess.run(init) mse = tf.reduce_mean(tf.square(out - out_)) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.3).minimize(mse) 여기서 중요한 것은 학습률에 대한 업데이트 규칙이나 그에 대한 감쇠 값을 설정하는 방법을 모른다는 것입니다. 여기서 적응 형 학습률을 어떻게 사용할 수 있습니까?
104 python  tensorflow 

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Dataset.map, Dataset.prefetch 및 Dataset.shuffle에서 buffer_size의 의미
TensorFlow 문서 에 따라 클래스 의 prefetch및 map메서드에는 tf.contrib.data.Dataset모두라는 매개 변수가 buffer_size있습니다. 의 경우 prefetch에있어서, 상기 파라미터로 알려져 buffer_size및 문서에있어서 buffer_size : 프리 페치시 버퍼링 될 최대 요소 수를 나타내는 tf.int64 스칼라 tf.Tensor. 내용 map에있어서, 상기 파라미터로 알려져 output_buffer_size및 문서에있어서 output_buffer_size : (선택 사항) 버퍼링 될 처리 된 요소의 최대 …

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TensorFlow 저장 / 파일에서 그래프로드
지금까지 수집 한 내용에서 TensorFlow 그래프를 파일에 덤핑 한 다음 다른 프로그램에로드하는 방법에는 여러 가지가 있지만 작동 방식에 대한 명확한 예제 / 정보를 찾을 수 없었습니다. 내가 이미 알고있는 것은 이것이다 : a를 사용하여 모델의 변수를 체크 포인트 파일 (.ckpt)에 저장 tf.train.Saver()하고 나중에 복원 ( source ) 모델을 .pb 파일에 …

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훈련 된 Keras 모델을로드하고 훈련 계속하기
부분적으로 훈련 된 Keras 모델을 저장하고 모델을 다시로드 한 후 훈련을 계속할 수 있는지 궁금합니다. 그 이유는 앞으로 더 많은 훈련 데이터를 갖게 될 것이고 전체 모델을 다시 훈련시키고 싶지 않기 때문입니다. 내가 사용하는 기능은 다음과 같습니다. #Partly train model model.fit(first_training, first_classes, batch_size=32, nb_epoch=20) #Save partly trained model model.save('partly_trained.h5') #Load …

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