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Un modo semplice per visualizzare un grafico TensorFlow in Jupyter?

Il modo ufficiale per visualizzare un grafico TensorFlow è con TensorBoard, ma a volte voglio solo dare una rapida occhiata al grafico quando lavoro in Jupyter. Esiste una soluzione rapida, idealmente basata su strumenti TensorFlow o pacchetti SciPy standard (come matplotlib), ma se necessario basata su librerie di terze parti?

TensorFlow: come misurare la quantità di memoria della GPU utilizzata da ogni tensore?

Attualmente sto implementando YOLO in TensorFlow e sono un po ‘sorpreso di quanta memoria ci sia. Sulla mia GPU posso allenare YOLO usando il loro framework Darknet con dimensione del batch 64. Su TensorFlow posso farlo solo con la dimensione del lotto 6, con 8 ho già esaurito la memoria. Per la fase di test […]

Errore in python dopo ‘import tensorflow’: TypeError: __init __ () ha ottenuto un argomento di parole chiave inaspettato ‘syntax’

Ho installato TensorFlow sulla mia macchina Ubuntu 15.10 come indicato solo per la CPU: $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl Quindi quando eseguo il REPL Python e importiamo tensorflow, ottengo: $ python Python 2.7.10 (default, Oct 14 2015, 16:09:02) [GCC 5.2.1 20151010] on linux2 Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information. >>> import tensorflow as […]

TensorFlow: alternativa a numpy.repeat ()

Voglio confrontare i valori previsti yp della mia rete neurale in un modo a coppie, e quindi stavo usando (nella mia vecchia implementazione numpy): idx = np.repeat(np.arange(len(yp)), len(yp)) jdx = np.tile(np.arange(len(yp)), len(yp)) s = yp[[idx]] – yp[[jdx]] Questo fondamentalmente crea una mesh di indicizzazione che poi uso. idx=[0,0,0,1,1,1,…] mentre jdx=[0,1,2,0,1,2…] . Non so se c’è […]

Mantenere le variabili costanti durante l’ottimizzazione

Ho un grafico computazionale TensorFlow per un tensore di perdita L che dipende da 2 tf.Variabili, A e B. Mi piacerebbe eseguire la salita del gradiente sulla variabile A (A + = gradiente di L wrt A) tenendo fisso B e viceversa – eseguire l’ascesa del gradiente su B (B + = gradiente di L […]

Come eseguire l’assegnazione delle fette in Tensorflow

Ho scoperto che Tensorflow fornisce scatter_update() per assegnare valori alla sezione di un tensore nella dimensione 0. Ad esempio, se il tensore T è tridimensionale, posso assegnare il valore v[1, :, :] a T[i, :, :] . a = tf.Variable(tf.zeros([10,36,36])) value = np.ones([1,36,36]) d = tf.scatter_update(a,[0],value) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.initialize_all_variables()) print a.eval() sess.run(d) print […]

Fare previsioni con un modello TensorFlow

Ho seguito le esercitazioni di mnist e sono stato in grado di addestrare un modello e valutarne l’accuratezza. Tuttavia, le esercitazioni non mostrano come fare previsioni date un modello. Non mi interessa la precisione, voglio solo usare il modello per predire un nuovo esempio e nell’output vedere tutti i risultati (etichette), ciascuno con il punteggio […]

Tensolflow distribuito: la differenza tra replica in-graph e replicazione tra grafici

Mi sono confuso sui due concetti: In-graph replication e In-graph replication Between-graph replication durante la lettura dell’allenamento replicato nel tutorial ufficiale di tensorflow. Si dice nel link sopra che Replica in-graph. In questo approccio, il client crea un singolo tf.Graf che contiene un set di parametri (in tf.I nodes variabili aggiunti a / job: ps); […]

TensorFlow: prestazioni lente quando si ottengono gradienti agli input

Sto costruendo un perceptron multistrato semplice con TensorFlow, e ho anche bisogno di ottenere i gradienti (o il segnale di errore) della perdita agli ingressi della rete neurale. Ecco il mio codice, che funziona: cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(self.network, self.y)) optimizer = tf.train.AdagradOptimizer(learning_rate=nn_learning_rate).minimize(cost) … for i in range(epochs): …. for batch in batches: … sess.run(optimizer, feed_dict=feed_dict) grads_wrt_input […]

Regola il valore singolo all’interno del tensore – TensorFlow

Mi sento in imbarazzo a chiederlo, ma come si regola un singolo valore all’interno di un tensore? Supponiamo di voler aggiungere “1” a un solo valore all’interno del tuo tensore? Farlo indicizzando non funziona: TypeError: ‘Tensor’ object does not support item assignment Un approccio sarebbe quello di build un tensore di 0 di forma identica. […]