問題タブ [tflearn]

線形方程式:

そして結果の比較:

「予測」メソッドを介して取得された結果の視覚化:

「predict_custom」メソッドを介して取得された結果の視覚化:

どちらも似ていますが、それでも違います。これはなぜですか？私の理解が正しければ、「LinearRegressor」の「予測」メソッドは、「custom_predict」メソッドで使用されていたのと同じ重みを使用する必要があります。

でモデルをトレーニングしたい数千の写真がありtflearnます。しかし、どういうわけか、画像を正しいデータ形式に準備するのに問題があります。試してみtflearn.data_utils.image_preloader()ましたが、ValueError. だから私は自分のimage_loader.pyファイルを書き込もうとしましたが、あまりにも多くの写真で RAM がいっぱいになりました。

データを前処理する方法の詳細とともに、自分の画像セットを使用して CNN を作成するための良いチュートリアル、例、または何かを知っている人はいますtflearnか?

tflearn を使用して自動エンコーダーを作成しています。RBM から学習したパラメーター (np.array) を使用して、重みとバイアスを初期化したいと考えています。

次のような方法を試しました。

為に

しかし、私はいつもエラーが発生しました

私が使用する場合：

エラーが発生しました：

誰でもいくつかの提案をすることができますか?

TFLearn を使用して、1 つの Python モジュールで 2 つのモデルをトレーニングしようとしています。restore=Falseすべてのレイヤーに使用しています。2 番目のモデルの fit メソッドが呼び出されると、エラーが発生します。

モデルの 1 つがコメント アウトされている場合、このエラーは発生しないため、1 つのモデルのみがトレーニングされます。どんな助けでも素晴らしいでしょう！tflearn または tensorflow で複数のモデルをトレーニングまたはロードする際の問題に関する以前のスタック オーバーフローの質問をすべて (私が知る限り) 実行しましたが、提案された解決策 (例: restore=False、または variable_scope の使用) は機能しませんでした。私の使用シナリオでは、1 つのモジュールを使用して複数のモデルをトレーニング (および後でロードして適合) することが非常に重要です。コードは以下のとおりです。

ウェブサイトのガイドに従ってテンソルフローをインストールしました。Tensorflow コードは完全に動作します。tflearn もインストールしました。問題は、tflearn をインポートしようとするたびに、「ImportError: 'tflearn' という名前のモジュールがありません」と表示されますが、tflearn は site-packages ディレクトリにあります。

tensorflow コードを実行するための Anaconda インストールと Conda 環境があります

tfslim ライブラリから取得した重みは、ckpt の形式です。純粋な tensorflow または tflearn (理想的には) を使用して手動で作成されたグラフに重みを元に戻すことは可能でしょうか? 私の唯一の懸念は、アーキテクチャがわずかに異なる場合、ckpt の重みがまったく使用できないことです。

転移学習は、tfslim を使用せずに tfslim の重みを使用して行われましたか?

コードに理由が見つからないバグがあります。これが私のjupyterノートブックのコピーです：

そして、スローされたエラーは次のとおりです。

「バニラ」テンソルフローで 2 つのリストを使用すると問題なく動作しますが、TFLearn では動作しません。だから、エラーがどこから来ているのかわからない