我希望创建一个多层感知器，使用单调性的tf格子约束输入。基于Monotonic calibrated interpolated look-up tables的论文，似乎晶格层应该只与单层一起工作，以便应用约束。然而，我也在浏览Deep Lattice Networks，其中使用了集合网格。在tf中有公开可用的实现吗？tf网格github中的所有教程似乎都是对功能的单层约束优化。
浏览 31提问于2020-09-29得票数 2
有人能帮我做一下tensorflow晶格吗？这是我的问题:我想用18个特征对一个标签进行分类。如果我使用具有两个类的标签(例如0和1)，一切都很好。但是我的标签有30个类，我得到一个错误消息，只允许一个标签(我只使用一个标签，如果我使用与DLN相同的结构，而标签有两个类，我不会得到这些错误消息)。有人有这方面的经验吗？谢谢你的帮忙!
浏览 23提问于2021-05-05得票数 0
我正在使用ray/rllib框架的深度神经网络进行强化学习。我正在写TensorFlow的事件。有时redis服务器出现故障，训练将停止。重新启动后，将创建一个新的tfevent-file。有没有一种方法可以合并这些文件，或者告诉TensorBoard在绘图中赋予它们相同的颜色？ 以下是多个图形的输出示例，其中显示了对于一个实验，tensorboard使用了多种颜色。 ?
浏览 96提问于2019-05-22得票数 6
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CNN的下采样MNIST数据集
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对于我的深度学习课程，我需要实现一个与Tensorflow MNIST For Experts教程完全相同的神经网络。，tensorflow教程中的所有参数都是静态的，所以我找不到一种方法来为算法提供14x14的图像。我应该使用哪个工
浏览 3提问于2017-03-18得票数 1
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在迈克尔·尼尔森( Michael )的著作“深度学习和神经网络”( Deep and Networks )中，他使用了一种天真的方法来编写代码，这比用tensorflow编写的代码考虑得更多。
浏览 0提问于2020-04-17得票数 0
我想用这些数据来训练神经网络，这样它就可以创建自己独特的3D点云数据，以便以后进行网格转换。到目前为止，我的研究揭示了:有一个名为PointNet：的库，它用于点集或3D点云的深度学习，它使用Tensorflow。我不明白的是，在训练NN之后，您如何使用该NN，然后基于它的训练来创建一个3D点云？
浏览 1提问于2018-10-18得票数 1
一些TensorFlow层(如和 )接受一个kernel_constraint参数，根据，该参数实现了
我的问题是:是否可以使用
浏览 1提问于2018-07-15得票数 7
我正在学习tensorflow来实现深度神经网络。我最初尝试使用pip下载tensorflow，但即使我升级了python版本，它也无法工作。所以我转而使用Anaconda来安装tensorflow，它可以工作。然而，我现在意识到，如果我想要在python中导入tensorflow，我必须在Anaconda提示符中运行代码，而我过去常常使用Windows Power Shell(我的计算机是64位w
浏览 0提问于2018-05-20得票数 0
我希望使用win 10 (我不会使用linux) -在c#.net应用程序中使用tesseract Nuget包。
我应该使用tesseract或其他OCR引擎吗？
浏览 1提问于2019-01-27得票数 0
我刚刚开始学习tensorlayer，这是一个基于tensorflow框架的优秀的高级包装器，用于深度学习。有人知道如何做参数网格搜索来调优DNN吗？有没有什么方法可以让我使用sklearn中的GridSearchCV来调优tensorlayer中的网络参数？非常感谢。
浏览 0提问于2017-02-20得票数 1
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我是深度学习的新手。我从人脸识别的例子开始，我发现有两种类型的模型基于数据进行预训练。1.使用连体网络进行一次性学习:我们可以使用很少的数据来训练模型。2.卷积神经网络:需要大量数据来训练模型。我们是否可以将这些方法与tensorflow中的CNN结合使用？
浏览 17提问于2019-03-03得票数 0
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我正在使用Tensorflow 0.8来训练深度神经网络。目前，我遇到一个问题，我想定义两个完全相同的神经网络N1和N2，并且我训练N1，在训练循环期间，我每4次迭代将更新的权重从N1复制到N2。事实上，我知道有一种方法可以使用tf.train.saver.save()将所有N1权重保存到磁盘上的.ckpt文件中，并使用tf.train.saver.restore()从.ckpt文件中加载这些权重然
浏览 2提问于2016-06-28得票数 1
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我想知道是否有一种用openCV建立卷积神经网络的方法。基本上，我已经使用Tensorflow的python训练了cifarnet，但是现在我想使用C++来运行没有tensorflow的推理。我唯一可以使用的开源库是opencv。你知道我是否可以用opencv来做这个，而不是手动创建网络吗？
浏览 7提问于2017-05-19得票数 0
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我正在使用Tensorflow Adam方法来优化一个随机函数，它(几乎)与神经网络无关，而是与概率推理有关。Adam能很好地找到代价函数的全局最优解，但是我的变量是有界的，Adam无法实现边界，因为它是一种无约束的优化方法。在我的例子中，我想保持所有变量都是正数。一般情况下，如何对基于随机梯度下降的方法增加界？有什么已经实现的解决方案，我认为这是一个相当常见的问题吗？
浏览 0提问于2019-01-21得票数 1
2回答
同时使用图像和数字输入的神经网络
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为了对图像进行分类，我们使用具有几个卷积层的神经网络，然后是几个完全连接的层。
元数据具有一些数字信息，可以帮助对图像进行分类。有没有一种简单的方法将数值元数据连同卷积的输出一起输入到第一个完全连接的层中？有没有可能使用TensorFlow或者更好的Keras来实现这一点？
浏览 2提问于2018-12-31得票数 2
我有一个C++程序，使用Tensorflow 2运行卷积神经网络的推理。该程序运行在具有专用GPU的服务器上，所期望的行为是在GPU上运行的推断。在GPU出现故障时，Tensorflow开始使用CPU而不是GPU。有没有使用Tensorflow C++ API来检查Tensorflow是否正在使用CPU的方法？在C++失败的情况下，是否有任何方法可以</e
浏览 3提问于2022-10-18得票数 1
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当使用MxNet训练深度卷积神经网络时，打开一定的丢失量以减少过拟合的最简单方法是什么？有没有一种方法可以在网络架构中不手动实现丢包率的情况下添加丢包率？
浏览 2提问于2017-12-04得票数 0
在阅读了一些理论之后，我对以下术语感到有点困惑：深层神经网络前馈神经网络深层神经网络是一种具有多层结构的前馈神经网络。
我知道前馈神经网络是什么，但据我所知，深神经网络是指在输入和输出层之间有多个层次的所有人工神经网络？此外，我看到有
浏览 0提问于2019-07-15得票数 3
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我最近开始学习Tensorflow，我想知道它是否值得用于简单的优化问题(最小二乘、极大似然估计、.)而不是更传统的图书馆(科学知识-学习，状态模型)？我已经实现了一个基本的AR模型估计器使用Tensorflow与MLE和AdamOptimizer，其结果是不令人信服的性能或计算速度。
你认为如何？
浏览 0提问于2018-03-27得票数 1
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