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如何在tensorflow中运行Iteration.get_next（）后获得批处理批处理？

最近我想实现GAN模型，并使用tf.Dataset和Iterator来读取人脸图像作为训练数据。数据集和迭代器对象的代码是： self.dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(convert_to_tensor(self.data_ob.train_data_list, dtype=tf.string)) self.dataset = self

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Adagrad隐含变量

以下模型： import tensorflow as tf import numpy as np BATCH_SIZE = 3 VECTOR_SIZE = 1 LEARNING_RATE = 0.1 x = tf.placeholder(tf.float32, [BATCH_SIZE, VECTOR_SIZE], name='input_placeholder')

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张量流中超参数搜索时的汇总分组？

我想执行超参数搜索。在每个参数组合上，我正在创建适当的图形并对其进行训练。内部图形中有可能性图的摘要。如何组织张量板报告以便在一个页面中查看所有内容？我可以有不同的logdir名称，还有什么选择？

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为什么不在张量板上绘制一些总结？

我写了K-means算法在tensorflow并试图最小距离增加摘要：为什么不地块在水平方向任意长度？横轴上是什么？ m后缀是什么意思？的代码如下： global_count = 0 count = 0 self.report.add_time_stamp(description="Initializing with k-means...") self.

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张量板不显示标量

我使用多层感知器编写了mnist代码。但它没有显示准确性和损失函数的标量（但它成功地显示了一个模型图）如果你知道，你能给我一个线索吗？ Tensorflow版本：1.2.0 这些是我想在Tensorboard中显示的功能。 def loss(label,y_inf): # Cost Function basic term with tf.name_scope('loss'

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如何定期评估TF-Slim中模型的性能？

我想用TF-Slim的回归问题使用DensNet。我的数据包含60000个jpeg图像，每个图像有37个浮动标签。我将我的数据分成了一个火车集（60％），一个验证集（20％）和一个测试集（20％）的三个不同的tfrecords文件。我需要在训练循环中评估验证集并制作一个如image的图。在TF-Slim文档中，他们只是分别解释训练循环和评估循环。训练结束后，我可以评估验证或测试集。正如我所说，

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在Tensorboard中分组情节

我想在Tensorboard中组织我的情节。例如，假设我在同一时间训练多个网络，他们每个人都有自己的准确度和损失的步骤，并且很好地将网络的准确性和损失分组。或者，也许我想检查每个图层的激活，平均权重和平均偏差，以便更好地了解他们在训练过程中如何变化。我该怎么做？

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我如何获得评分预测？

我使用DNNClassifier估算器，我想预测评级。但是，我不知道使用预测。我期待下面的结果。预测评级：XX PLZ，帮帮我，给我一个指南（使用预测）下面，我的代码。 """ Define """ JOIN_CSV_COLUMNS = ['USER_ID', 'CONTENT_ID', 'CONTENT_NAME_USER', 'RATING', 'CNTY_CD', 'FIRST

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遇到错误使用tensorflow.summary

当我学习TensorFlow通过尝试的例子mnist_softmax.py（this is the orignal file），我为了一些修改添加到它使用TensorBoard： tf.global_variables_initializer().run() merged_summary_op = tf.summary.merge_all() summary_writer =

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如何从张量板事件摘要中提取和保存图像？

给定tensorflow事件文件，我如何提取对应于特定标记的图像，然后以通用格式将它们保存到磁盘，例如， .png？