但是，当我恢复模型并为其提供相同的种子值时，每次运行测试时输出都会发生变化。例如，如果我给它提供“祝你生日快乐”，它将预测“你”，但如果我在10秒后运行它，它将预测"rhyno“。我有一种感觉，这可能是因为我随机地将内部层初始化为随机正常权重，然而，恢复模型不是在训练后恢复值，而不是重新初始化层吗？我的恢复代码如下：saved_model = tf.train.import_meta_g
浏览 28提问于2018-07-23得票数 1
我在CNN模型中使用了Tensorflow GPU，我想在每次执行时复制我的结果。对于使用GPU的Tensorflow获得可重复的结果，有任何想法或调试实验建议吗？
浏览 0提问于2019-04-02得票数 0
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我尝试简单地保存和恢复图形，但最简单的示例并不能按预期工作(这是在Linux64上使用0.9.0或0.10.0版本完成的，不使用CUDA，使用python 2.7或3.5.2)v1 = tf.placeholder('float32') v3 = tf.mul(v1also tried:
## g1 = tf.train.export_meta_g
浏览 0提问于2016-08-08得票数 15
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我遇到了一个问题，即代码顺序影响最终结果。一开始，代码起作用。在我移动一行之后，tensorflow会生成一个错误。top_5_op],Tensorflow生成一个错误
"tensorflow.python.framework.errors.NotFoundError: FeedInputs: unable to find feed ou
浏览 3提问于2016-08-26得票数 0
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我在读，它指定了如何使用tensorflow运行水波模拟。我的理解是tensorflow变量和占位符被用来代替一般的python变量，但是使用tensorflow比仅仅使用numpy有什么特殊的(即性能)优势吗？
浏览 1提问于2017-03-19得票数 3
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更新3:在音量控制，当我播放Youtube视频，它显示音频播放在音量控制，但没有声音出来。不，我的扬声器没有被烧坏，因为它们在ChromeOS中工作得很好。
浏览 0提问于2014-07-31得票数 1
我在Linux上使用的是TensorFlow v1.4.1和特斯拉P100图形处理器。当我尝试训练我的网络时，我收到这个错误：tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:3111] cudnnGetConvolutionBackwardDataWorkspaceSize我还看到，从检查点恢复后，损失与保存检查点之前不同。
任何指针都会很有帮助。我试图查看代码，但我并不是很清楚。
浏览 12提问于2018-01-10得票数 0
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显示的颜色是完全扭曲后，恢复从悬挂。这不会发生，如果我手动挂起，但如果个人电脑挂起后，指定的时间设置，当我恢复的颜色是完全破坏。如果我重新启动gnome (Alt + F2 - r)，一切都会恢复正常。手动挂起和自动挂起有什么区别？
我安装了oibaf/图形驱动程序，但是我在引导时只得到一个带有随机下划线的黑色屏幕。
浏览 0提问于2018-07-02得票数 1
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(注意：正确地修复了每个模型创建之前的RNG状态，如注释中所描述的那样，实际上解决了我的问题，因为在3小数范围内的结果是一致的，但它们并不完全一致，所以在某个地方有一个隐藏的随机性源不是通过播种RNG来修正的Keras模型(用于预测某些时间序列数据，而不重要的是什么)，每次我尝试重新创建相同的模型(从json加载相同的模式配置，从文件加载相同的权重，相同的args来编译函数)，在相同的序列和测试数据上，得到的结果大不相同关于修复随机数生成器:我使用TensorFlow后端运行Keras，并在开始时使用以下
浏览 0提问于2017-09-08得票数 13
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我在用tensorflow做实验，结果撞到了墙上。我有一个bash脚本，它可以启动python程序，并使用不同的超级参数进行相应的训练。我使用Cuda7.5和cudnn 4在图形卡上进行计算，数据采用tensorflow格式，我使用TFReadRecords作为读取器。
一开始一切都很好。问题是，在启动bash脚本几小时后，python脚本将随机减慢10-20x，通常是在最初的3个python脚本中的一个。有时它自己做这件事，有时当我打开和关闭程序时，它会恢复正常，有时
浏览 0提问于2016-08-08得票数 0
使用Tensorflow Supervisor编写摘要会重新评估图形，这可能会产生不期望的结果。N = 5with tf.Graph().as_default():
tf.set_random_seed(SEED)second run:[0.36025488],[0.9802418],[0.94300663],[0.03
浏览 7提问于2018-03-14得票数 1
在计算出最佳的超参数之后，我再次单独运行相同的模型(现在没有超参数优化)，但是得到了不同的结果。不仅如此，我还发现执行超参数优化时所达到的值(精度)发生在最后一个时期(第20次)。以下是数字：因此，我想知道在那个时刻，坦索弗洛随机选择的种子是什么。因此，我不感兴趣将随机种子设定为某个常数，但我想看看tensorflow选择了什么。
非常感谢您的帮助！！
浏览 1提问于2018-09-14得票数 1
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我正在使用现有的模型来训练一个基于Tensorflow和Keras的CRNN模型。我正在使用anaconda-navigator来训练模型。在训练模型时，它似乎没有使用GPU，因为我的GPU使用率为5-6%。我附加了顶级-i命令Nvidia Xserver的图像，而且我的gpu没有被Tensorflow拾取，因为tf.test.gpu_device_name()只显示CPU，如下面的tf.test.gpu_device_name() Tensorflow and Keras Versions in ana
浏览 20提问于2021-01-08得票数 1
f.close()np.random.seed(1)我也曾尝试在创建TensorFlow图形之前添加此代码，但我总是在结果输出中得到不同的解决方案。
浏览 13提问于2016-03-29得票数 89
我正在学习tensorflow，并用预先训练过的alexnet重量做一个实验。但在恢复后，权值不随初始化时使用的值而变化。所有代码(偶数，tensorflow官方站点)只是引入了用于还原的代码：但这段代码对变量没有任何影响。结果如下：
正如您所看到的，在恢复</e
浏览 1提问于2017-05-27得票数 1
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我的数据，图像，是相当大的：5000x9000x3特性和5000x9000x1标签，所以我将它们存储为JPEG，并将压缩图像提供给input_fn，gen_fn对它们进行解压缩，parser_fn输出7x1000x1000x3& 7x1000x1000x1 (7种随机作物，总是嵌套的元组)。, 1000, 1000, 1)), types: (tf.float32, tf.float32)>github问题建议多次重复初始映像。在我的架构中，图像是一个瓶颈，我可以预处理所有的作物，但这意味着
浏览 1提问于2018-01-22得票数 3
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1回答
假设我制作了一个使用SDL + OpenGL来显示图形的应用程序。场景不是动态的，所以我偶尔会绘制和交换缓冲区。我观察到，在Windows7下最小化和带回窗口后，显示的内容被销毁，随机显示的内容被显示出来。有没有办法在不重复上次渲染的情况下恢复它？
浏览 0提问于2012-06-08得票数 0
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一层(.)它是生成输出阵列模型/re_lu_1/Relu的Conv算子的输入，缺少最小/最大数据，这是量化所必需的。如果准确性很重要，可以针对非量化的输出格式，或者使用模型从浮点检查点进行量化培训，以更改输入图以包含min/max信息。如果您不关心准确性，您可以通过-默认_范围_min=和-默认_范围_max=进行简单的实验。
浏览 4提问于2020-09-01得票数 1
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我使用tensorflow dataset api将数据提供给模型。据我所知，我应该对数据集进行混洗，以从模型中获得最佳性能。然而，由于我训练了一个时期，然后测试了一个时期，以此类推。请注意，我在shuffle中使用种子只是为了使结果在代码的不同运行之间可重现。
浏览 31提问于2019-02-22得票数 0
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我用tensorflow训练CNN模型来进行角色分类。我使用tf.train.Saver()对象保存了我最好的模型。为了在应用程序中进行分类，我使用如下所示的函数。但是，如果在同一执行过程中多次调用它，它将失败，引发：
tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Key Variable_9 not
浏览 5提问于2017-04-27得票数 0
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