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TensorFlow Python 환경을 Windows에서 Ubuntu로 전송할 수 있습니까?

필자는 Linux Mint를 내 시스템에서 이중 부팅하고 최근에 Anaconda를 설치했습니다. 본질적으로 필자는 필자가 Windows 10 플랫폼에서 설치 한 모든 패키지로 생성 한 tensorflow 환경을 내 Mint 플랫폼에 복사/붙여 넣기하려고합니다. Windows tensorflow 환경의 .zip 파일을 만들어 USB 드라이브로 전송하고 Min

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keras는 첫 번째 신기원에서 작동하지 않습니다.

이미지 분류 모델을 실행 중입니다. 이것은 내가 붙어있는 곳이다. 케라의 버전을 1.0.2로 다운 그레이드하고 스크립트를 다시 실행해도 작동하지 않습니다. /anaconda/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/ipykernel/__main__.py:19: UserWarning: Update your `Dense` call t

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word2vec의 어휘 크기 이해

word2vec 알고리즘을 이해하려고하지만 일부 문제로 인해 혼란 스럽습니다. TensorFlow 코드를 사용하고 있습니다. 문제는 내 데이터 크기가 1 억 8,400 만 단어이고 총 220 만 개의 다른 단어가 포함되어 있다는 것입니다. vocabulary_size을 250,000으로 설정했습니다. 그것은 내 네트워크가 실제로 가장 빈번한 250,000

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ssh에서 tensorflow 실행

나는 tensorflow와 ssh를 처음 사용합니다. 교육 속도를 높이기 위해 gpu를 사용해야하기 때문에 ssh를 사용하여 대학교의 서버에서 구축 한 tensorflow 모델을 실행하고 싶습니다. 나는이 서버에 tensorflow 패키지가 사전 설치되어 있는지 여부를 묻고 싶습니다. 내가 사용하고있는 운영 체제는 macos입니다.

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TF 재교육 모델 작업

TensorFlow Retrain 에서 Golang classifier을 사용하여 생성 된 재 훈련 된 모델을 올바르게 사용하는 방법을 이해하려고합니다. 나는 (매우 다르고 잘못된 결과 Golang 분류 사용) 다른 모델 그래프의 작업을 반복 한 후 를 사용할 때 는 내가 그것을 위해 이동 응용 프로그램을 일부 수정 한 다른 결과를 얻고있다 작업 : ses

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tf.nn.static_rnn은 입력에 비해 다양한 크기의 출력을 제공합니다.

tensorflow를 사용하여 LSTM 그물을 구현하려고합니다. 난 대수와 LSTMcell가 = 4 cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(4, state_is_tuple=True) 내 입력 내가 제 inputs_series = tf.split(data_hold, 4, axis=1)로 분할 2 X 44 (data_hold) 행렬이고

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strip_unused.pb를 실행할 Tensorflow이없는이 (안드로이드) 시인에 대한 TensorFlow에 튜토리얼에 이어

(https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets-2/#0) 대신 Mobilenet의 인 셉션 모델을 사용하려고 (더 속성 '__path__을'없음) strip_unused.py를 사용하여 재교육 모델에서 DecodeJpeg Op를 제거하려고 시도했지만 다음 오류가 발생했습니다. 오

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파일에서 복원 된 그래프에서 DropoutWrapper의 output_keep_prob를 설정하는 방법

저는 LSTM 주위에 DropoutWrapper를 사용하여 모델을 만들고 교육했습니다. 모델이 저장되고 나중에 새 데이터를 테스트하기 위해 복원되었습니다. 테스트 모드로의 드롭 아웃을 변경하고 싶습니다 (output_keep_prob = 1.0). 하지만 그것을 찾는 방법을 알아낼 수 없습니다. 나는 회복 된 그래프에서 그런 것을 보지 못한다. 감사합니다.

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tensorboard는 구조를 보여주지 않습니다 (LSTM을하려고하는 초보자)

그래서 Tensorflow를 사용하여 LSTM을 만들려고합니다. 불행히도 저는 파이썬을 정말로 모릅니다. 그래서 가장 쉬운 것조차 힘들었습니다. 가장 간단한 LSTM을 만들려고했는데 (아래 코드를 참조하십시오), TensorBoard를 실행하면 구조 페이지가 비어 있습니다 (로드되지만 빈 페이지가 표시됨). 이유를 이해할 수 있는지 확인하십시오. 당신이 텐

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맞춤 정규화 (regularization)는 I는 목적 함수는 다음과 같은 단순한 최소 제곱 최적화 tensorflow 사용하고

Tensorflow 추가 배울 무게. 예 시나리오 : , , 나는 tensorflow 변수 w에 w1 (첫 번째 스칼라 값에 추가적인 제약 조건을 부과하는 초기 목적 함수를 증대하고자한다면 및 X1가 나타내는 기능 매트릭스 X의 첫 번째 열), 어떻게 tensorflow에서 이것을 얻을 수 있습니까? 내가 생각할 수있는 한 가지 해결책은 $ 승 인덱스에 $