«tensorflow» 태그된 질문

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? …

125 machine-learning  tensorflow 

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.

125 python  tensorflow  keras  jupyter 

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, …

120 tensorflow  histogram  tensorboard 

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 …

118 python  tensorflow  tensorboard  skflow 

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 …

116 python  neural-network  tensorflow  conv-neural-network 

저는 Tensorflow를 처음 접했고 제가하는 일에 대한 시각화를 통해 큰 도움이 될 것입니다. Tensorboard가 유용한 시각화 도구라는 것을 알고 있지만 원격 Ubuntu 컴퓨터에서 어떻게 실행합니까?

116 tensorflow  machine-learning  data-visualization  remote-access  tensorboard 

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 …

115 python  neural-network  convolution  tensorflow  conv-neural-network 

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 

문서 를 읽은 후에 모델을 저장했습니다 TensorFlow. 여기에 데모 코드가 있습니다. # Create some variables. v1 = tf.Variable(..., name="v1") v2 = tf.Variable(..., name="v2") ... # Add an op to initialize the variables. init_op = tf.global_variables_initializer() # Add ops to save and restore all the variables. saver = tf.train.Saver() # Later, …

113 tensorflow 

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 / …

111 neural-network  tensorflow  softmax  cross-entropy 

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 …

108 machine-learning  tensorflow  neural-network  deep-learning  keras 

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 

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 …

100 tensorflow  tensorflow-gpu  tensorflow-datasets 

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 …

98 python  tensorflow  protocol-buffers 

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 …

98 python  tensorflow  neural-network  keras  resuming-training