問題タブ [skflow]

Tensorflowとskflow;を使用してニューラル ネットワークを作成しています。何らかの理由で、特定の入力に対していくつかの内部テンソルの値を取得したいので、 を使用myClassifier.get_layer_value(input, "tensorName")しmyClassifierていskflow.estimators.TensorFlowEstimatorます。

ただし、その名前を知っていても、テンソル名の正しい構文を見つけるのは難しいと思います（そして、操作とテンソルの間で混乱しています）ので、テンソルボードを使用してグラフをプロットし、名前を探しています。

テンソルボードを使用せずにグラフ内のすべてのテンソルを列挙する方法はありますか?

model_fn()shape を持つmy 内に確率変数を作成する必要があります[batch_size, 20]。

batch_size予測に別のバッチサイズを使用できないため、引数として渡したくありません。

この質問に関係のない部分を削除すると、私の model_fn() は次のようになります。

で置き換える[batch_size, 20]とinp.get_shape()、

走行時myclf.setup_training()。

私が試したら

私ValueError: Cannot evaluate tensor using eval(): No default session is registered. Useは sess.as_default() を取得します (当然or pass an explicit session to eval(session=sess)のことながら、feed_dict を提供していないため)

batch_sizeinsideの値にアクセスしmodel_fn()ながら、予測中に変更できるようにするにはどうすればよいですか?

私の環境は

• Mac OS X 10.11.4
• パイソン 2.7
• テンソルフロー 0.8

テンソルフローで skflow の例を実行します。例はneuro_translation.pyです。

しかし、上記は次のエラーを出します。

誰でもこのエラーを解決する方法について何か考えがありますか? 前もって感謝します。

私はデータセット X を 2000 行としましょう。2行ずつ取り、列ごとにまとめて意味したいと思います。結果は 1000 行のデータセットになります (列数は同じままです)。

私はすでにmatlabでこれをしました

TensorFlowDNNClassifier では、n_classes (クラスの数) を指定する必要があります。0 から 1 の間の float 値を予測している場合はどうなりますか? 完全な精度が必要な場合は、無限の数のクラスが存在する可能性があります。

より明確にするために、TensorFlow の skflow のニューラル ネットワークは一種の分類問題用に設計されています。ただし、値予測の問題を扱っています。このような float 値の予測問題のモデルをどのように変更できますか?

sklearn 実装を使用しながら TensorFlow で回帰モデルを作成しようとしているので、作成した他のすべてのモデルとうまく連携します。ただし、カスタム スコア関数 (コスト関数または目的関数) を使用してモデルをトレーニングする方法を見つけることができないようです。

これはskflowでは不可能ですか？

ありがとう！