我正在尝试用TensorFlow训练一个模型，然后获得损失图。', loss_value)当我在TensorBoard中打开日志目录时，我看不到运行时损失函数的图形。事实上，我甚至没有看到事件部分，但我有一个标量部分，它显示LOSS_xx值(每个批处理的xx)。
我遗漏了什么？
浏览 4提问于2017-07-24得票数 0
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opt.minimize(loss,vars=[...])不会返还任何损失。如何在“单个”步骤中进行最小化和损失计算，以便返回损失。在Tensorflow 1.x中，人们会这样做：sess.run([loss, train_op], feed_dict=feed)
我如何在T
浏览 0提问于2021-09-05得票数 0
我想使用Tensorboard来可视化验证样本中损失的演变过程。但是，验证集太大，无法在一个小批处理中计算。因此，要计算我的验证损失，我必须在包含验证集的几个小批上多次调用session.run。然后，我将每个小批的损失(在python中)相加，以获得完整的验证损失。
我的问题是，tf.scalar_summary似乎必须连接到tensorflow</em
浏览 4提问于2015-12-15得票数 5
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我是新的谷歌可视化和JS脚本。在“如何在单个HTML页面中使用多个仪表板来显示两种不同类型的数据”方面寻求很少的帮助。我发现，单个仪表板只能附加到特定类型的数据(如type 1只能与TimeLine图表一起使用)。而且我们不能使用LineChart和仪表板附加到TimeLine图表。我有两种类型的数据，并希望在一个页面中用TimeLine图和LineChart显示它们。类型1：包含
浏览 1提问于2017-01-18得票数 0
优化器通常将相同的计算图运行许多步骤，直到收敛。tensorflow是否在开始时设置了图形，并在每一步中重用它？如果我在训练期间改变了批量大小，该怎么办？如果我对图做一些负的改变，比如改变损失函数呢？如果我对图表做了一些重大的更改呢？tensorflow会预先生成所有可能的图吗？tensorflow知道如何在图形发生变化时优化整个计算过程吗？
浏览 0提问于2016-02-19得票数 6
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我试图在不使用ML相关库的情况下实现逻辑回归，并且在优化成本函数时遇到了麻烦。这是否意味着我的代码中有一些错误？
或者，0.66可以是成本函数的最小值吗？我如何知道当前的成本函数值是最小的？
浏览 0提问于2020-01-02得票数 1
我有一个定制的损失函数。为了体验如何在验证过程中计算损失，我更新损失函数如下： return 0 * tf.reduce_mean(input_tensor=-tf.reduce_sum(input_tensor=y_true_1 * tf.math.log(y_pred_1), axis=-1)) + 1
乘以0，使数据依赖的损失值一如既往地为0。向其添加一个常量值，
浏览 0提问于2020-05-05得票数 0
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我正在通过tensorflow实现一个自定义的成对损失函数。举个简单的例子，训练数据有5个实例，它的标签是假设预测是在这种情况下，简单的损失函数可以是
min f=(y0'-y1'但是，我不知道如何在tensorflow中实现它。在我当前的
浏览 2提问于2017-12-24得票数 2
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我试图实现的总体思想是seq2seq-模型(取自模型中的translate.py-示例，基于seq2seq-类)。这个火车开得很好。此外，在所有编码完成后，就在解码开始之前，我正在使用rnn的隐藏状态(我称之为“编码结束时的隐藏状态”)。在编码结束时，我使用这种隐藏状态将其输入到另一个子图中，我称之为“价格”(见下文)。这个子图的训练梯度不仅通过这个附加的子图，而且返回到编码器-- rnn的一部分(这就是我想要和需要的)。
我们<em
浏览 4提问于2016-08-05得票数 1
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我正在使用Keras w/ Tensorflow后端来训练NN。为此，我目前再次调用predict来获取模型输出，但这是多余的，因为train_on_batch已经“向前”传递了输入批处理。在Caffe中，当图像前馈时，中间层输出仍然存储在net.blobs中，但在Keras/Tensorflow<
浏览 0提问于2016-11-17得票数 1
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我在Python中为tensorflow使用keras。我有一个自定义的损失函数，它为批次中的每个样本返回一个数字(因此，长度=批次大小的向量)。我如何还可以指定自定义的减少方法，以将这些样本损失聚合为整个批次的单个损失？在自定义损失函数中包含此减少，并让此函数仅返回单个标量而不是损失向量，这是可以接受
浏览 28提问于2021-10-14得票数 0
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我所做的是把Bing Bang理论的wav文件第一个espiode :-)转换成MFCC，而不是把它作为一个开放源码的神经网络api (MLPClassifier)的输入，作为输出，我为每个说话者定义一个唯一的向量，我取50个随机值进行测试，其他值用于拟合(训练)from sklearn.neur
浏览 2提问于2019-11-25得票数 0
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我正在研究如何在Tensorflow上实现多GPU训练。现在我正在阅读文档中推荐的this source。据我所知，在第178行，可变损失只占一个GPU的损失(如评论所述)。因此，在周期结束时，比如说第192行，损失将保留所考虑的最后一个GPU的损失的值。在将变量损失传递给Session.run()进行计算时，直到在第243行使用它时才会修改变量
浏览 13提问于2019-02-14得票数 0
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我正在使用一个Tensorflow对象检测模型，其中包含一个类似于此文件的配置文件。然而，当我在Tensorboard中绘制结果时，我只看到一个损失/精度等图表。我想同时显示训练损失和验证损失，以便更好地评估结果，但我对Tensorflow的工作相对较新，因此需要一些指导，说明在哪里/如何编写。
浏览 0提问于2020-03-16得票数 0
我正在用高级图表替换动态图表。当前的实现是一个线状区域图，随着时间的推移而扩展为输入的流数据，因此替换需要动态变化，而且更适合动画化。
目前，我正在寻找D3的替代品。我发现了几个例子，这些例子表明可能存在类似的东西，比如找到的流数据图表，但是在这个例子中，每一次迭代都会重新绘制线条。它并不是非常低效率，因为可视化仅限于一个固定的数据窗口，但在我的示例中，需要在数据
浏览 8提问于2022-05-06得票数 0
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变量不作为计算图的一部分计算。
是否可以将其添加到tensorflow摘要中，以便将其与损失函数一起可视化？
浏览 5提问于2017-04-10得票数 10
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这是关于预测帕金森病的，因为我想建立一个独立于患者的LSTM模型。目前，我已经使用TensorFlow和我自己的损失函数实现了它。因为我计划在每批数据中引入标记的训练数据和未标记的训练数据来训练模型。我想将我自己的损失函数应用于标记和未标记的训练数据，还希望仅对标记的训练数据应用交叉熵损失。我能在tensorflow中做到这一点
浏览 0提问于2018-03-05得票数 0
对于Tensorflow中的操作，我们可以选择选择一个name。tf.argmin(input, dimension, name=None)
这是做什么的？它对调试有帮助吗？如果是这样的话，是怎么做的？
浏览 6提问于2016-09-12得票数 0
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对于每个训练位置，我通过我的网络输入这个位置，将轨迹发送到模拟器，并得到回报。我现在可以用它作为损失，采样梯度，反馈它并更新我的网络的权重，这样下次它会做得更好。因此，我们的目标是学习从位置到轨迹权重的映射。当使用全明星计算图库(如Theano和Tensorflow (或Keras) )时，我遇到了一个问题，我不知道如何实际建模该系统。我想要有标准的完全连接的层，然后输出是我的轨迹权重。但是，我如何
浏览 0提问于2016-08-11得票数 0
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