tensorflow-estimator

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API tf.estimator를 기반으로 Tensorflow (r1.4)로 CNN을 구축하려고합니다. 통조림 모델입니다. 아이디어는 파이썬에서 평가자를 사용하여 네트워크를 훈련 및 평가하고 교육 후에 생성 된 pb 파일을로드하여 예측 자없이 C++의 예측을 사용하는 것입니다. 내 첫 번째 질문은 가능한가? 예인 경우 교육 파트가 작동하고 예측 파트도 작동하

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tf.Estimator를 사용할 때 손실 로깅 메시지의 빈도를 제어하는 방법

TF 1.4를 사용하고 있습니다. 제 질문은 tf.estimator.Estimator에 관한 것입니다. 내가처럼 "손실 단계"정보 메시지의 주파수를 제어하고 싶습니다 : INFO:tensorflow:loss = 0.00896569, step = 14901 (14.937 sec) 내가 견적의 생성자에 tf.estimator.RunConfig을 전달하고있다

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TFLearn, tensorflow.contrib.learn 또는 tf.estimator?

저는 Tensorflow와 TFLearn을 몇 달 동안 사용하고 있습니다. 나는 진전을 보았다. 그러나, 나는 TFLearn.DNN()으로 작동하는 scikit-learn 타입 Estimator를 만들 수 있기를 기대하고있었습니다. 나는 맞을 수 있고(), 예측할 수는 있지만, evaluate()이 실패하기 때문에 교차 검증을 할 수 없다. Tensorfl

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내 자신의 tf.Estimator를 구축하면 model_params가 model_dir을 어떻게 덮어 썼습니까? RuntimeWarning?

최근에 저는 TFLearn을 사용하여 맞춤식 심 신경 망 모델을 만들었습니다. TFLearn은 scikit-learn estimator API에 대해 깊이 배워야한다고 주장합니다. 모델을 훈련하고 예측을 할 수는 있지만 점수 계산 기능을 사용할 수 없기 때문에 교차 검증을 할 수 없었습니다. 여러 곳에서 TFLearn에 대한 질문을 시도했지만 응답이 없습니

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tf.estimator를 사용한 맞춤 메트릭

견적을 평가하는 동안 tensorflow가 결정 계수 (R 제곱)를 계산하기를 원합니다. 그런 다음 def r_squared(labels, predictions, weights=None, metrics_collections=None, updates_collections=None, name=None): t

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Estimator 및 Dataset API로 교육받은 저장된 모델을 사용하여 예측을 수행하는 방법은 무엇입니까?

나는 model_fn에 모델을 정의하고 input_fn 함수에 입력하여 tf.estimator과 tf.data.TFRecordDataset을 사용하여 cnn 모델을 교육했습니다. 또한 한 번에 하나의 배치 예제를 얻으려면 one-shot iterator을 사용하십시오. 이제 모델 파일 (ckpt, 메타, 색인)을 디렉토리에 학습했습니다. 내가하고 싶은 일은

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Tensorflow Estimator : 별도의 스크립트에서 predict() 함수 사용

train/eval 정확도가 83-85 %에 도달 한 tf.Estimator를 사용하여 모델을 교육하고 평가했습니다. 이제 Estimator 클래스의 predict() 함수 호출을 사용하여 별도의 데이터 세트에서 내 모델을 테스트하고 싶습니다. 가급적 나는 별도의 스크립트로 이것을하고 싶습니다. 나는 SavedModel로 내보낼 필요가 있다고 말하는 thi

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Tensorflow의 tf.estimator에서 tensorflow 디버깅 도구 tfdbg를 사용하는 방법은 무엇입니까?

Tensorflow 버전 1.4에서 작업 중이며 train() 기능을 디버그하고 싶습니다. 이 링크 https://www.tensorflow.org/programmers_guide/debugger#debugging_tf-learn_estimators_and_experiments 거기에서 는 tf.contrib.learn Estimators을 위해 그것을 할

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Tensorflow : Keras, 견적 및 사용자 정의 입력 기능

TF1.4는 Keras를 필수 부품으로 만들었습니다. Propratery 입력 기능 (즉, tf.estimator.inputs.numpy_input_fn을 사용하지 않음)을 사용하여 Keras 모델에서 Estimator를 만들려고하면 Tensorflow가 입력 기능으로 모델을 통합 할 수 없으므로 작동하지 않습니다. 나는 tf.keras.estimator.

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tensorflow 견적서가 보관하는 체크 포인트의 양을 제어하는 방법은 무엇입니까?

새로운 Estimator API가 교육 도중 검사 점을 자동으로 저장하고 교육이 중단되면 자동으로 마지막 검사 점에서 다시 시작된다는 사실을 알았습니다. 불행히도 마지막 5 개의 체크 포인트 만 유지하는 것 같습니다. 교육 중에 보관되는 검사 점 수를 제어하는 방법을 알고 있습니까? , # Change maximum number checkpoints t