是否可以使用没有标记输入(或输出)节点的TensorflowC++API执行图形？据我所知，在训练我的模型时(在python中使用skflow，后来我将其保存为二进制protobuf)，我没有标记输入/输出节点，但我能够毫无困难地恢复模型并进行预测在Python中。当使用C++API执行图形时，输入vector是字符串和张量对，我假设字符串指的是输入节点的标签。来自文档:Session::Run(conststd::vector>&inputs,conststd::vector&output_tensor_names,conststd::vector&target_node_names
我已经使用pipinstall构建了tensorflowv0.8.0，但是当我尝试任何skflow示例时，由于AttributeError:'module'objecthasnoattribute'datasets'这是因为fromtensorflow.contribimportlearn###Trainingdata#Downloads,unpacksandreadsDBpediadataset.dbpedia=learn.datasets.load_dataset('dbpedia') 最佳答案 很多人都遇到过这种情况。请安装最
我对tensorflow比较陌生，想使用tf.contrib.learn中的DNNRegressor执行回归任务。但是我想要多个输出节点而不是一个输出节点(例如十个)。如何配置我的回归器来调整许多输出节点以满足我的需要？我的问题与以下已经在SO上提出的问题有关，但似乎没有有效的答案(我使用的是TensorFlow版本0.11)skflowregressionpredictmultiplevaluesMultipletargetcolumnswithSkFlowTensorFlowDNNRegressor 最佳答案 似乎使用tflea
我无法让DNNClassifier在训练时打印进度，即损失和验证分数。据我所知，可以使用从BaseEstimator继承的配置参数打印损失，但是当我传递一个RunConfig对象时，分类器没有打印任何东西。fromtensorflow.contrib.learn.python.learn.estimatorsimportrun_configconfig=run_config.RunConfig(verbose=1)classifier=learn.DNNClassifier(hidden_units=[10,20,10],n_classes=3,config=config)classi
我正在使用Tensorflow和skflow创建神经网络；出于某种原因，我想获取给定输入的一些内部张量的值，所以我使用myClassifier.get_layer_value(input,"tensorName"),myClassifier作为skflow.estimators.TensorFlowEstimator。但是，我发现很难找到张量名称的正确语法，即使知道它的名称(而且我对运算和张量感到困惑)，所以我使用tensorboard来绘制图形并查找名字。有没有办法在不使用张量板的情况下枚举图中的所有张量？ 最佳答案 你可以的[n
我正在使用Tensorflow和skflow创建神经网络；出于某种原因，我想获取给定输入的一些内部张量的值，所以我使用myClassifier.get_layer_value(input,"tensorName"),myClassifier作为skflow.estimators.TensorFlowEstimator。但是，我发现很难找到张量名称的正确语法，即使知道它的名称(而且我对运算和张量感到困惑)，所以我使用tensorboard来绘制图形并查找名字。有没有办法在不使用张量板的情况下枚举图中的所有张量？ 最佳答案 你可以的[n
我关注了TensorflowReadingData指南以TFRecord的形式获取我的应用程序数据，并在我的输入管道中使用TFRecordReader来读取此数据。我现在正在阅读有关使用skflow/tf.learn的指南构建一个简单的回归器，但我看不到如何通过这些工具使用我的输入数据。在以下代码中，应用程序在调用regressor.fit(..)时失败，出现ValueError:settinganarrayelementwithasequence.。错误:Traceback(mostrecentcalllast):File".../tf.py",line138,inrun()File
我正在尝试预测一个时间序列:给定50个先前的值，我想预测接下来的5个值。为此，我使用了skflow包(基于TensorFlow)，这个问题相对接近BostonexampleprovidedintheGithubrepo.我的代码如下:%matplotlibinlineimportpandasaspdimportskflowfromsklearnimportcross_validation,metricsfromsklearnimportpreprocessingfilepath='CSV/FILE.csv'ts=pd.Series.from_csv(filepath)nprev=50d
