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tensorflow - TensorFlow のこの csv リーダーには何が欠けていますか?
これは主に、Web サイトのチュートリアルからのコピー ペーストです。エラーが発生します：
無効な引数: ConcatOp : 範囲 [0, 0) の連結次元が期待されていましたが、0 になりました [[Node: concat = Concat[N=4, T=DT_INT32, _device="/job:localhost/replica:0/task: 0/cpu:0"](concat/concat_dim、DecodeCSV、DecodeCSV:1、DecodeCSV:2、DecodeCSV:3)]]
私のcsvファイルの内容は次のとおりです。
3,4,1,8,4
python - anaconda python 2.7内でテンソルフローをインポートできません
まず第一に、私はソフトウェア エンジニアに関連するほとんどのことに不慣れなので、質問が単純すぎる場合はご容赦ください。
Windows デスクトップに VMware をインストールしました。vmware 内に、Anaconda をインストールしました。次に、pip コマンドを使用して、tensorflow をインストールできました。
ただし、インポートしようとすると、次のエラーが表示されます
GLIBC_2.17 がどこにも見つかりません。どうすれば修正できますか?
tensorflow - TensorFlow での条件付き実行
条件に基づいてグラフの一部を実行するにはどうすればよいですか?
でプレースホルダ値が指定されている場合にのみ実行されるネットワークの一部がありますfeed_dict。値が指定されていない場合は、別のパスが使用されます。テンソルフローを使用してこれを実装するにはどうすればよいですか?
私のコードの関連部分は次のとおりです。
上記のコードでは、代わりに使用するものを探していますif N > 0:
tensorflow - 雨滴の微分方程式のデモ
ここにあるすべてのコードを.pyファイルに書き込んで実行すると、次の出力が得られます。
ただし、実際には画像は表示されません。実際の画像を見るにはどうすればよいですか？
tensorflow - Tensorflow でトレーニングを一時停止/再開する方法
この質問は、保存と復元に関するドキュメントが利用可能になる前に作成されました。今のところ、私はこの質問を非推奨と見なし、保存と復元に関する公式ドキュメントに依存するように人々に言います
古い質問の要点:
CIFAR TutorialでTFが正常に動作するようになりました。（チェックポイントとモデルを含むディレクトリ）を既知の場所に保存するようにコードを変更しました。
train_dirこれが私の質問につながります: TFでトレーニングを一時停止して再開するにはどうすればよいですか?
tensorflow - tensorflow MNIST fully_connected_feed.py が失敗します: range() は少なくとも 2 つの引数を取ります (1 つ指定)
テンソル フロー チュートリアルの 1 つで例を実行するのに問題があります。チュートリアルでは、入力するだけで実行できると書かれていますpython fully_connected_feed.py。これを行うと、入力データを取得できますが、次のように失敗します。
セッションのセットアップやテンソルの評価に何らかの問題があるため、このエラーが発生したと思います。これは、問題を引き起こしている mnist.py の関数です。
lossブロック内の関数にすべてのコードを配置すると、with tf.Session():このエラーが発生します。ただし、後で初期化されていない変数について他のエラーが発生するため、セッションのセットアップまたは初期化などで何か大きな問題が発生していると推測しています。テンソルフローが初めてなので、少し途方に暮れています。何か案は？
[注：コードをまったく編集していません。テンソルフローチュートリアルからダウンロードして、指示どおりに実行しようとしましたpython fully_connected_feed.py]
python - TensorFlow 線形回帰 Python の属性とターゲット行列を使用する
このチュートリアルに従おうとしています。
TensorFlow が出てきたばかりで、私は本当にそれを理解しようとしています。Lasso、Ridge、ElasticNet などのペナルティ付き線形回帰と、.NET でのその使用法に精通していますscikit-learn。
Lasso 回帰の場合scikit-learn、回帰アルゴリズムに入力する必要があるのは、DF_X[M x N 次元の属性マトリックス (pd.DataFrame)] とSR_y[M 次元のターゲット ベクトル (pd.Series)] だけです。TensorFlowのVariable構造は私にとって少し新しいものであり、入力データを必要なものに構造化する方法がわかりません。
ソフトマックス回帰は分類用のようです。 (M x N 属性マトリックス) と(M 次元ターゲット ベクトル) を再構築して線形回帰に入力するにはどうすればよいですか?DF_XSR_ytensorflow
線形回帰を実行するための現在の方法では、pandas、numpy、および sklearn を使用しています。以下に示します。TensorFlow に慣れてきた人にとって、この質問は非常に役立つと思います。