問題タブ [tensorflow-datasets]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
python - TensorFlow: 自分のイメージでトレーニングする
TensorFlow は初めてです。自分の画像データセットをトレーニングできる画像認識のヘルプを探しています。
新しいデータセットをトレーニングする例はありますか?
tensorflow - さまざまな長さのサンプルを含むデータセットをキャッシュする
私のデータセットは、5 ～ 180 秒のオーディオ セグメントで構成されています。例の数は、ディスクから何度も読み取るのではなく、メモリにキャッシュするのに十分な数です。データを定数テンソル/変数に格納して使用tf.train.slice_input_producerすると、データセットをメモリにキャッシュできますが、すべてのデータを 1 つの行列に格納する必要があります。一部の例は他の例よりもはるかに長いため、この行列は不必要に大きくなり、RAM に対して大きすぎる可能性があります。
私は単純に自分のデータの numpy 配列のリストを取得し、入力全体の読み取り-ランダム化-前処理を を使用して tensorflow 以外のfeed_dict方法で行うことができますが、テンソルフローを完全にあきらめずにそれを行う方法があるかどうか疑問に思います入力読み取り-ランダム化-前処理部分。
ありがとう！
tensorflow - TensorFlow: tf.contrib.data API で「ステートフル ノードを値でキャプチャできません」
転移学習では、ネットワークを特徴抽出器として使用して特徴のデータセットを作成し、その上で別の分類器 (SVM など) をトレーニングします。
tf.contrib.dataDataset API ( ) とを使用してこれを実装したいdataset.map():
データセットの反復子を作成するときに、これを行うと失敗します。
これは本当です。ネットワークのカーネルとバイアスは変数であり、したがってステートフルです。この特定の例では、そうである必要はありません。
tf.VariableOps、特にオブジェクトをステートレスにする方法はありますか?
私が使用しているのでtf.layers、定数として単純に作成することはできず、設定しても定数は作成されませんが、変数がコレクションtrainable=Falseに追加されることはありません。GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES