我从tf.train.Saver更改为SavedModel格式，这令人惊讶地意味着从磁盘加载我的模型要慢得多(而不是几秒钟，而是几分钟)。为什么会这样？我该怎么做才能更快地加载模型？我曾经这样做过:#Savemodelsaver=tf.train.Saver()save_path=saver.save(session,model_path)#Loadmodelsaver=tf.train.import_meta_graph(model_path+'.meta')saver.restore(session,model_path)但现在我这样做了:#Savemodelbuilder=tf.
这是一个通用问题。我发现在tensorflow中，我们构建图之后，将数据提取到图中，图的输出是一个张量。但在很多情况下，我们需要根据这个输出(即一个tensor)做一些计算，这在tensorflow中是不允许的。例如，我正在尝试实现一个RNN，它根据数据自身属性循环时间。也就是说，我需要使用tensor来判断是否应该停止(我没有使用dynamic_rnn，因为在我的设计中，rnn是高度定制的)。我发现tf.while_loop(cond,body.....)可能是我实现的候选者。但是官方教程太简单了。我不知道如何在“body”中添加更多功能。谁能给我几个更复杂的例子？此外，在这种情况下
这是一个通用问题。我发现在tensorflow中，我们构建图之后，将数据提取到图中，图的输出是一个张量。但在很多情况下，我们需要根据这个输出(即一个tensor)做一些计算，这在tensorflow中是不允许的。例如，我正在尝试实现一个RNN，它根据数据自身属性循环时间。也就是说，我需要使用tensor来判断是否应该停止(我没有使用dynamic_rnn，因为在我的设计中，rnn是高度定制的)。我发现tf.while_loop(cond,body.....)可能是我实现的候选者。但是官方教程太简单了。我不知道如何在“body”中添加更多功能。谁能给我几个更复杂的例子？此外，在这种情况下
如何一次读取TFRecords中的所有示例？我一直在使用tf.parse_single_example来读取单个示例，使用的代码类似于exampleofthefully_connected_reader中的方法read_and_decode中给出的代码。.但是，我想一次针对我的整个验证数据集运行网络，因此想全部加载它们。我不完全确定，但是thedocumentation似乎建议我可以使用tf.parse_example而不是tf.parse_single_example一次加载整个TFRecords文件。我似乎无法让它工作。我猜这与我如何指定功能有关，但我不确定在功能规范中如何说明有多
如何一次读取TFRecords中的所有示例？我一直在使用tf.parse_single_example来读取单个示例，使用的代码类似于exampleofthefully_connected_reader中的方法read_and_decode中给出的代码。.但是，我想一次针对我的整个验证数据集运行网络，因此想全部加载它们。我不完全确定，但是thedocumentation似乎建议我可以使用tf.parse_example而不是tf.parse_single_example一次加载整个TFRecords文件。我似乎无法让它工作。我猜这与我如何指定功能有关，但我不确定在功能规范中如何说明有多
我使用tensorflow来实现一个简单的多层感知器进行回归。代码是从标准mnist分类器修改的，我只将输出成本更改为MSE(使用tf.reduce_mean(tf.square(pred-y)))，以及一些输入、输出大小设置。但是，如果我使用回归训练网络，在几个epoch之后，输出批处理是完全一样的。例如:target:48.129,estimated:42.634target:46.590,estimated:42.634target:34.209,estimated:42.634target:69.677,estimated:42.634......我尝试了不同的批量大小、不同的
我使用tensorflow来实现一个简单的多层感知器进行回归。代码是从标准mnist分类器修改的，我只将输出成本更改为MSE(使用tf.reduce_mean(tf.square(pred-y)))，以及一些输入、输出大小设置。但是，如果我使用回归训练网络，在几个epoch之后，输出批处理是完全一样的。例如:target:48.129,estimated:42.634target:46.590,estimated:42.634target:34.209,estimated:42.634target:69.677,estimated:42.634......我尝试了不同的批量大小、不同的
我认为，如果针对convnetintheCIFAR-10tutorial创建的模型测试单个新图像这一关键任务有一个有据可查的解决方案，这将对Tensorflow社区大有帮助。.我可能错了，但似乎缺少使训练模型在实践中可用的关键步骤。该教程中有一个“缺失的环节”——一个脚本可以直接加载单个图像(作为数组或二进制)，将其与训练模型进行比较，然后返回一个分类。先前的答案给出了解释整体方法的部分解决方案，但我都无法成功实现。可以在这里和那里找到其他零碎的东西，但不幸的是还没有添加到一个有效的解决方案中。在将其标记为重复或已回答之前，请考虑我所做的研究。Tensorflow:howtosave/
我认为，如果针对convnetintheCIFAR-10tutorial创建的模型测试单个新图像这一关键任务有一个有据可查的解决方案，这将对Tensorflow社区大有帮助。.我可能错了，但似乎缺少使训练模型在实践中可用的关键步骤。该教程中有一个“缺失的环节”——一个脚本可以直接加载单个图像(作为数组或二进制)，将其与训练模型进行比较，然后返回一个分类。先前的答案给出了解释整体方法的部分解决方案，但我都无法成功实现。可以在这里和那里找到其他零碎的东西，但不幸的是还没有添加到一个有效的解决方案中。在将其标记为重复或已回答之前，请考虑我所做的研究。Tensorflow:howtosave/
我有一些由input_x表示的数据。它是一个未知大小的张量(应该批量输入)，每个项目的大小为n。input_x经历tf.nn.embedding_lookup，因此embed现在具有维度[?,n,m]其中m是嵌入大小，?是指未知的批量大小。这里有描述:input_x=tf.placeholder(tf.int32,[None,n],name="input_x")embed=tf.nn.embedding_lookup(W,input_x)我现在正尝试将输入数据(现在通过嵌入维度扩展)中的每个样本乘以矩阵变量U，但我似乎不知道该怎么做那个。我第一次尝试使用tf.matmul但由于形状不匹
