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Tensorflow는 레이블을 저장하기 위해 하나의 핫 인코딩 만 사용합니까?

저는 Tensorflow로 작업하기 시작했습니다. Caffe를 사용하면 효율적으로 데이터를 읽을 수 있었지만 Tensorflow를 사용하면 TFR 코드, 일괄 처리, 여러 위협 요소, 처리를 생성하면서 데이터로드 프로세스를 직접 작성해야합니다. 그 스레드 등. 그래서 그들은 데이터를 읽을 부분을 처리 할 때 시작 v3을 예로 들어 시작했습니다. 필자는 Te

python tensorflow one-hot-encoding tensorflow-datasets 2017-11-30

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훈련을 위해 TensorFlow 세션에서 데이터 세트를 사용하는 방법

저는 우리 자신의 큰 이미지 libary (수백만 개의 레이블이있는 이미지)에서 tensorflow로 이미지 분류를 수행하기를 원합니다. 저는 stackoverflow, python 및 tensorflow에 익숙하지 않고 몇 가지 자습서 (mnist 등)를 통해 자신을 연구하고 요점을 알려주었습니다. 여기서 TensorFlow datset을 사전에서 이미지

python tensorflow tensorflow-datasets 2017-11-30

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tf.data.Dataset에서 다른 크기의 목록을 입력하는 방법

tf.data 라이브러리를 사용하여 피드하려는 정수 목록 (문장을 나타내는 크기가 다른 각 목록)의 긴 목록이 있습니다. (목록의 목록) 각 목록은 다른 길이를 가지고 있으며, 나는 여기에 재현 할 수있는 오류 얻을 : ValueError: Argument must be a dense tensor: [[4, 2], [3, 4, 5]] - got shape

python tensorflow tensorflow-datasets 2017-11-30

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TensorFlow Dataset API 구문 분석 오류

TensorFlow Dataset API를 사용하여 CSV 파일을 구문 분석하고 로지스틱 회귀 분석을 실행합니다. TF 문서 here의 예제를 따르고 있습니다. def input_fn(path, num_epochs, batch_size): dataset = tf.data.TextLineDataset(path) dataset = datase

python tensorflow tensorflow-datasets 2017-12-05

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TensorFlow - TF 레코드가 너무 커서 np 배열에 한 번에로드 할 수 없습니다.

in the tutorial from the TensorFlow guide site 단계를 따라 AlexNet CNN 모델을 교육하려고합니다. 그러나 튜토리얼에서 아래 코드를 사용하여 교육 데이터로드 mnist = tf.contrib.learn.datasets.load_dataset("mnist") train_data = mnist.train.images

tensorflow tensorflow-datasets tfrecord 2017-12-09

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Tensorflow에 EMNIST 데이터를로드하는 방법

tensorflow에서 본 모든 튜토리얼에서 MNIST 데이터 세트를 사용했지만 모델링을 이해했지만 어떻게이 데이터 세트를 tensorflow로로드합니까? https://www.nist.gov/itl/iad/image-group/emnist-dataset

image-processing tensorflow tensorflow-datasets 2017-12-17

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tfrecords에서 데이터를 가져올 때 배치 순서가 잘못되었습니다.

tfrecords 파일에서 데이터를 가져올 때 문제가 있습니다. tfrecords의 각 샘플은 공식 가이드 https://www.tensorflow.org/programmers_guide/datasets def read_data(examples): features = {"features": tf.FixedLenFeature([seq_len], tf

python tensorflow tensorflow-datasets 2017-12-18

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ListDirectory가있는 Tensorflow 데이터 세트 API

Tensorflow Dataset API를 사용하여 폴더 당 하나의 배치 (이미지가 들어있는 각 폴더)를 만들고 싶습니다. import tensorflow as tf import os import pdb def parse_file(filename): image_string = tf.read_file(filename) image_de

tensorflow tensorflow-datasets 2017-12-19

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전체 유효성 검증 예제에서 Tensorflow 모델을 평가하는 방법

Tensorflow의 tf.estimator.DNNClassifier.evaluate 함수를 사용하여 네트워크를 평가하고 있습니다. 나는 here에 위치한 Tensorflow의 홍채 데이터를 사용하고 있습니다. 추가 조사 및 수학을 통해 평가 세트 크기와 상관없이 128 개의 사례가 평가된다는 결론을 얻었습니다. 예를 들어, iris_training.csv

python python-3.x tensorflow evaluation tensorflow-datasets 2017-12-22

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tensorflow에서 교육 네트워크 용 TFrecord에서 일괄 처리를 만드는 방법은 무엇입니까?

데이터가 tfrecord 파일에 저장되었습니다. 1000 개의 샘플과 2 개의 피쳐 (하나는 다른 출력을 입력)가 있습니다. 입력은 모양 [1,20]과 출력 [1,10]입니다. 그들은 모두 평평하게 배열 된 배열로부터 만들어졌습니다. 나는 그들을 네트워크에서 훈련시키기 위해 사용할 수 있도록 배치를 만들려고 노력하고있다. 그러나 나는 그 방법을 알 수 없다

python numpy tensorflow tensorflow-datasets tfrecord 2017-12-23

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