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Tensorflow Estimator API 이미지 요약을 평가 모드로 저장

Tensorflow의 새로운 Estimator API를 사용하여 맞춤 이미지 데이터 세트에 자동 인코딩을 설정하려고하는 순간에. 지금까지 모든 것이 효과적입니다. 내가 가지고있는 유일한 문제는 모델이 평가 모드에있을 때 입력 및 출력 이미지를 요약으로 저장하는 것입니다. 열차 모드에서 작성한 모든 이미지 요약은 Tensorboard에 올바르게 저장되고 표시

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Tensorflow 평가 : 평균 손실 대 손실

average_loss과 loss의 차이점은 무엇입니까? 나는 후자가 기록의 수로 나뉘어 질 것이라는 이름에서 추측했을 것이다. 그러나 그것은 그렇지 않다. 후자는 수천 건의 기록으로 전자의 3 ~ 4 배에 해당합니다.

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tf.estimator를 사용하여 일찍 멈출 수 있습니까?

TensorFlow 1.4에서 tf.estimator를 사용하고 있으며 tf.estimator.train_and_evaluate은 훌륭하지만 조기에 중단해야합니다. 그것을 추가하는 것이 바람직한 방법은 무엇입니까? 어딘가에 tf.train.SessionRunHook이 있다고 가정합니다. 나는 일찌감치 멈추는 것처럼 보인 ValidationMonitor를 가

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Estoder + DataSet을 사용할 수없고 1 epoch 미만의 열차를 사용할 수 없습니다.

TensorFlow 1.4는 TF 데이터 세트를 코어 (tf.data.Dataset)로 이동시키고 doc/tutorial에서는 tf.estimator을 사용하여 모델을 학습 할 것을 제안합니다. 그러나 this page 끝에 권장되는대로 Dataset 개체와 해당 반복기는 input_fn 함수 내부에서 인스턴스화되어야합니다. 즉, estimator.trai

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tf.Estimator와 함께 Tensorflow 프로파일 러 사용

Tensorflow 프로파일 러를 사용하여 어떤 이유로 천천히 실행되는 일부 코드의 프로파일을 작성해야합니다. 불행하게도, 문제의 코드는 tf.Estimator를 사용하므로 실행 메타 데이터 객체를 세션 run() 호출에 삽입하여 프로파일 러에 필요한 정보를 얻는 방법을 알 수 없습니다. 어떻게해야합니까?

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Tensorflow - tf.Estimator()에 CPU 대신 GPU를 사용하는 방법 CNN

with tf.device("/gpu:0")과 함께 사용해야한다고 생각하지만 어디에 넣어야합니까? with tf.device("/gpu:0"): tf.app.run() 그래서 나는 그것이 tf.app의 main() 기능, 나는 추정에 사용하는 모델 기능에 두어야 : 나는 생각하지 않는다? 편집 : 당신이 볼 수 있듯이, 난 아무데도 여기 세션의

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TF - in model_fn 시드로 global_step을 전달

Tensorflow Estimator API (tf.estimator)에서 model_fn 내의 현재 세션을 사용하여 텐서를 평가하고 값을 파이썬에 전달하는 방법이 있습니까? 나는 global_step의 값에 의존하여 중도 탈락의 종자를 원하지만, 전이 int을 필요로하기 때문에 후자는 tensor입니다.