問題タブ [skflow]

TensorFlow で TensorFlow と Scikit Flow のサンプルの titanic.py スクリプトを実行しようとすると、次のエラーが発生しました。

私はpip、python 2.7.9、およびUbuntu 15を使用しています

誰でもこのエラーを解決するのを手伝ってもらえますか?

ラベル付きの入力 (または出力) ノードを持たない Tensorflow C++ API を使用してグラフを実行することは可能ですか? 私の知る限り、モデルをトレーニングするとき (Python で skflow を使用し、後でバイナリ protobuf として保存しました)、ラベル付けされた入力/出力ノードはありませんでしたが、モデルを復元して問題なく予測を行うことができましたパイソンで。C++ API を使用してグラフを実行する場合、入力ベクトルは文字列とテンソルのペアであり、文字列は入力ノードのラベルを参照すると想定しています。ドキュメントから：

提供された入力テンソルを使用してグラフを実行し、output_tensor_names で指定されたエンドポイントの出力を埋めます。target_node_names のノードに対して実行されますが、テンソルは返されません。

入力/出力ノードのラベルを知らなくてもグラフを実行できる方法はありますか? おそらく、Python でグラフをロードし、ノードにラベルを付けてから、protobuf として再度保存する方法はありますか? 理想的には、入力ノードに適用されるベクトルを渡すだけで、ラベルについて心配する必要はありません。

TensorFlow で Tensor オブジェクトの値を印刷する方法をチェックしましたか? . ただし、skflow をそのまま使用するとうまくいかないようです。たとえば、次のように試しました：

また試した

word_vectors.eval() を呼び出す前に。しかし、これはすべてクラッシュにつながります。

skflow によって作成された Tensor の内容を見る比較的簡単な方法を知っている人はいますか?

他の人と共有している EC2 インスタンスで、Tensorflow と skflow を使用して convnets をトレーニングしています。私たち全員が同時に作業できるように、割り当てられる使用可能な GPU メモリの割合を制限したいと思います。

この質問は Tensorflow で行いますが、sklfow を使用しているため、tf.Session().

skflow を介して同じことを行うことは可能ですか?

簡単なサンプル スクリプトを使用して、4 GPU の Amazon インスタンスでこの問題に遭遇しています。

nvidia-smiスクリプトを起動する前の結果は次のとおりです。

スクリプトの実行中:

そのため、コードのどの部分にも言及されていませんが、メモリは GPU0 に割り当てられます。この振る舞いがどこから来るか知っていますか？このインスタンスには複数のユーザーがいて、誰も使用しない場合でも GPU0 が飽和状態になるため、これにより問題が発生します。

各特徴ベクトルに 50 個の特徴があり、そのうち 45 個がカテゴリです。カテゴリ変数をテンソルフローに送信するのに問題があります。カテゴリ変数を使用したテンソルフローのチュートリアルの例を見つけましたが、これを適応させて、両方のタイプのデータと複数の機能を持つセットで動作させる方法がわかりません。私の最初の試みは以下のとおりですが、これは変数の大部分をエンコードしていません。

本当の問題は、上記のコードで my_model 関数への入力 'tensor' X を処理する方法がよくわからないことだと思います。

iris_save_restore.pyコードをまったく変更せずに、skflow から例を実行しようとしました。

しかし、エラーが発生し、続行する方法がわかりません。保存したファイルからモデルを復元する際に発生したようです。

次のバージョンを使用しています。

• anaconda2-2.5.0
• tensorflow 0.7 Mac OS X の CPU のみ
• スクフロー 0.1.0

どうすれば修正できますか？