我在分布式TensorFlow中运行分布式mnist模型。出于调试的目的，我想“手动”监视global_step的演变。在分布式TensorFlow设置中获取全局步骤的最好、最干净的方法是什么？
下面是我的代码
...
with tf.device(device):
images = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='image_input')
labels = tf.placeholder(tf.float32, [None], name='label_input')
data = re
浏览 7提问于2017-12-29得票数 3
回答已采纳
1回答
运行中的单发多盒探测器
、、、、
我在这里运行tensorflow/ssd_vehicle_detection ()，使用宽脸数据集进行人脸检测。在创建了this记录并编写了训练命令后，我得到了如下结果：
信息: tensorflow:启动会话
信息: tensorflow:启动队列
信息: tensorflow: global_step/秒:0
信息: tensorflow: global_step/秒:0
信息: tensorflow: global_step/秒: 0.0172539
信息: tensorflow: global_step/秒:0
信息: tensorflow: global_step/秒:0
信息: t
浏览 0提问于2017-11-08得票数 0
我试图使用Horovod在不同的服务器上分发训练GPU。遵循建议。
我想要实现局部梯度聚合。在解释中，修改看起来很容易optimizer = hvd.DistributedOptimizer(opt, backward_passes_per_step=4)。
但是尝试在我的示例模型中使用它会导致以下错误。
tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: 2 root error(s) found.
[1,4]<stderr>: (0) Failed precondition: Attempting
浏览 9提问于2021-07-02得票数 0
回答已采纳
1回答
在的底部有一个表，在深入学习的性能背景下，它以每秒和步长的速度谈论图像。
如何计算图像/秒和步长时间？
当使用Estimator在Tensorflow中进行培训时，有一个数字报告为global_step/秒。这是同一件事吗？如果是这样的话，这是否考虑到处理输入管道所需的时间，或者仅仅考虑到通过模型进行前向传递所需的时间？
浏览 0提问于2018-08-12得票数 1
1回答
目前，我正尝试在VM上部署一个小型的Flask服务器，使用GoogleLeNet进行图像分析，并在生产中使用Apache + WSGI运行它。在创建Flask应用程序之前，我在主文件上初始化网络，这是代码的简化版本：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from flask import request, Flask, Response, jsonify
import tensorflow as tf
import sys
import os
current_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__
浏览 2提问于2017-07-31得票数 0
2回答
我在使用Tensorflow的LSTM细胞。
lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_units)
我想知道权值和状态是如何初始化的，或者确切地说，对于Tensorflow中的LSTM单元格(状态和权重)，默认的初始化器是什么？
是否有一种简单的方法来手动设置初始化程序？
注意:对于tf.get_variable()，glorot_uniform_initializer是尽可能从中找到的。
浏览 2提问于2018-03-11得票数 1
回答已采纳
我的graph看起来像这样
with graph.as_default():
train_inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, None])
with tf.device('/cpu:0'):
embeddings = tf.Variable(tf.zeros([vocab_size, options.embed_size]))
restorer = tf.train.Saver({'embeddings': embeddings})
浏览 2提问于2016-12-05得票数 0
我是第一次接触tensorflow，并使用以下脚本获取TensorFlow值错误：
W = tf.Variable(10)
print(W.eval())
我也尝试过这种方式：
with Session() as sess: print(W.eval())
抛出统一化值变量的错误。
现在，当我声明W = tf.Variable(10)时，它不会将其初始化为10吗？
浏览 1提问于2017-03-04得票数 4
1回答
我想要还原一个可变对象。也就是说，在反序列化之后，我希望有一个tensorflow.Variables类型的对象。
我试着使用。下面是一个很小的例子。序列化：
import tensorflow as tf
var = tf.Variable(101)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver = tf.train.Saver()
tf.add_to_collection('var', var)
saver.save(sess, &#
浏览 6提问于2017-03-11得票数 1
我复制了一个测试脚本，将图像目录加载到Tensorflow中：
# Typical setup to include TensorFlow.
import tensorflow as tf
from sys import argv
# Make a queue of file names including all the JPEG images files in the relative
# image directory.
filename_queue = tf.train.string_input_producer(
tf.train.match_filenames_once(a
浏览 0提问于2018-01-23得票数 0
在tensorflow中，是否可以在使用sess.run()执行的程序部分中使用步骤号(例如，通过提供它，例如通过feed_dict
浏览 2提问于2016-12-13得票数 0
我正试图在Tensorflow建立一个简单的卷积网络。我将尽量将代码的数量保持在最低水平。这是一堂课：
class ConvNet(object):
def __init__(self, input, labels, dataset):
self.input = input
self.true_labels = labels
#'dataset' is an instance of a class that
#I am using to read the training images
self.data = dataset
浏览 0提问于2018-07-16得票数 0
回答已采纳
我试着提高我的模型的训练速度。我做了一些预处理和增强(它运行在CPU)，使我的训练缓慢。因此，我尝试在keras Sequence中实现数据的加载和预处理。为此，我跟踪了和这个。到目前为止，这使得我的训练速度慢了很多，我很肯定我在某个地方犯了错误。因为使用4 workers和use_multiprocessing=True运行我的培训脚本，所以我得到了以下日志：
Epoch 8/10
Using TensorFlow backend.
Using TensorFlow backend.
Using TensorFlow backend.
Using TensorFlow backend.
Us
浏览 0提问于2019-08-06得票数 0
回答已采纳
我是坦索弗洛的新手，我遇到了一个问题。当我的程序到达x_batch = sess.run(X_mb)时，它被卡住了(所以，它可以打印1和2，但不能打印4，我猜它是一个没完没了的循环)。我打印X_mb的值，结果是Tensor("batch:0", shape=(32, 39), dtype=float32)。谁能帮我吗? Thx！mb_size = 32，g的形状是60366，39。
经修订的守则：
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, X_dim])
def sample_z(m, n):
return np.rand
浏览 8提问于2017-09-16得票数 1
回答已采纳
tensorflow.__version__：'0.12.head'
我有5个不同结构和参数的网络。我想用GPU在服务器上部署它们。根据我的理解，当数据被分批处理时，效率更高。但我不知道如何确定批次的大小。
因此，我尝试了以下几点：
net_output = create_graph()
sess1 = tf.Session()
sess1.run(tf.global_variables_initializer())
batch_size = 64
sess1.run(net_output, {net_input_img: np.random.rand(batch_size
浏览 0提问于2016-12-22得票数 1
~\AppData\Roaming\Python\Python36\site-packages\tensorflow\contrib\tpu\python\tpu\tpu_estimator.py in <module>()
38 from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import tpu_config
39 from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu import tpu_context
---> 40 from tensorflow.contrib.tpu.python.tpu
浏览 2提问于2018-08-18得票数 1
在那里，我是第一次接触tensorflow，当我尝试tf.train.range_input_producer时，它不能在我的代码中工作：
import tensorflow as tf
if __name__ == '__main__':
with tf.Graph().as_default():
with tf.Session() as sess:
queue = tf.train.range_input_producer(tf.Variable(5, tf.int8), num_epochs=1, shuffle=True,
浏览 3提问于2018-03-22得票数 0
TensorFlow中tf.train.get_global_step()函数的用途是什么？在机器学习概念中，它等同于什么？
浏览 3提问于2017-02-23得票数 8
回答已采纳
我已经编写了一个通过C使用TensorFlow的Python扩展模块。我安装了中描述的API。我的模块本身工作正常。但是如果我导入扩展模块并导入tensorflow，Python就会因为这个错误而崩溃。
[libprotobuf ERROR external/protobuf_archive/src/google/protobuf/descriptor_database.cc:58] File already exists in database: tensorflow/core/protobuf/master.proto
[libprotobuf FATAL external/protobu
浏览 0提问于2019-08-22得票数 2
我正在尝试在linux机器上安装带有cuda和cudnn的tensorflow。我没有sudo访问权限，所以我从源代码开始构建。我按照这里的说明操作：
直到我们得到大量输出的那部分：
This tutorial iteratively calculates the major eigenvalue of a 2x2 matrix, on GPU.
The last few lines look like this.
000009/000005 lambda = 2.000000 x = [0.894427 -0.447214] y = [1.788854 -0.894427]
000006/0
浏览 3提问于2015-12-13得票数 4
1回答
在学习TensorFlow的过程中，我对神经网络初始化感到困惑。
我发现它应该执行随机初始化有两个原因
避免对称性破坏。(使用初始化)
避免坏的局部极小值。(使用多次初始化并选择最佳初始化)
第一个原因，我知道为什么它可以避免对称性破坏，但第二个原因，仍然让我很困惑。
在TensorFlow 教程中，它们使用随机初始化，但不多次使用。
浏览 3提问于2017-05-30得票数 0
我正在尝试将批处理规范添加到Keras中的vgg样式模型中。当我添加批处理规范层时，我得到错误：
FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value batchnormalization_1_running_mean/biased
如果没有批处理层，脚本运行时没有错误，只有当我添加batchNormalization层时，它才会抛出错误。
model = Sequential()
model.add(ZeroPadding2D((1, 1), input_shape=(1, conf['image_shape&
浏览 0提问于2017-01-24得票数 4
我在卸载TensorFlow时遇到问题。
我有一个使用TensorFlow的Python脚本。我希望它使用TensorFlow 1.15，但它目前使用的是TensorFlow 2.1.0。我通过我的命令：pip uninstall tensorflow和pip uninstall tensorflow-gpu删除了TensorFlow。当我再次运行这些命令时，它提示没有安装TensorFlow。但是，我可以看到我的脚本显示它使用的是TensorFlow 2.1.0 (我在脚本中添加了行：print(tf.__version__))。谁知道这个TensorFlow 2.1.0的安装位置，以及如何
浏览 1提问于2020-01-20得票数 0
系统信息
10,11):TensorFlow 操作系统平台和发行版(安卓安装自: sourceTensorFlow版本: 2.4.1 )
我只是试图建立一个模型，以时间序列数据作为输入和计算rFFT/irFFT和返回时间序列数据。我使用tf.signal.rfft和tf.signal.irfft进行计算。我已经把它转换成TFLITE，它在python中工作得非常好。但是当我把它加载到android演播室时，它给了我一个翻译器。以下是python的代码：
from tensorflow.keras.layers import Lambda, Input
import tensorflow as
浏览 16提问于2021-04-02得票数 0
回答已采纳
我完全迷上了tensorflow保护程序方法。
我试着学习tensorflow深层神经网络模型教程。我想知道如何训练网络进行几次迭代，然后在另一个会话中加载模型。
with tf.Session() as sess:
graph = tf.Graph()
x = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,10])
sess.run(global_variables_initializer())
#Define the
浏览 3提问于2017-06-05得票数 3
回答已采纳
如何在Python3.7上安装TensorFlow
试着：
D:\Users\Downloads>pip install tensorflow
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for tensorflow
Windows 10操作系统
还有通风口的错误
(venv) C:\Users\KvaksManYT>pip install --upgrade
浏览 17提问于2020-03-21得票数 1
回答已采纳
我试图在Pycharm中使用tensorflow。
在Pycharm中，只需一次单击即可安装软件包。这是很容易的颠簸。现在，当我试图安装tensorflow时会发生错误。Tensorflow是通过Mac上的终端安装的，如屏幕截图所示，使用以下命令
sudo安装-升级 (参考)，有什么建议吗？谢谢。
浏览 7提问于2016-05-03得票数 8
回答已采纳
2回答
我想知道是否有一种方法可以让Bazel列出、输出、显示等等，所有的命令都可以从命令行执行，这些命令在清理后的构建过程中运行。我不在乎是否输出到屏幕，文件等。如果需要，我会把它按摩成可用的形式。
我在运行Bazel时捕获了屏幕输出，这让我了解了正在做什么，但是没有给我一个命令，我可以在命令行上执行。该命令必须包含所有命令选项，而不是显示变量。
如果这是不可能的，因为Bazel是开源的，代码中的行/是表示要运行的命令的行，这样我就可以修改Bazel以输出可执行命令。
我知道Bazel中的查询命令，并使用它生成依赖关系图。如果这可以作为查询命令来完成，那就更好了。
TLDR；
我的目标是在Windo
浏览 6提问于2015-11-29得票数 25
回答已采纳
我使用的是1.13版本的tensorflow，我尝试使用tf.estimator与MirroredStratgy一起使用多gpu(比如4个gpu)。对于ds = ds.batch(64)，我是向每个gpu发送64样本还是向每个gpu发送64/4=16示例？
浏览 0提问于2019-05-05得票数 0
回答已采纳
我正在做一项时间序列预测工作，而在tensorflow中使用RNNCell并不是我自己编写初始化变量，而是它经常使用global_variable_initialize()函数来完成这项工作。
只调用一个函数并为我初始化所有变量感觉很奇怪。我听说过global_variable_initialize()检索一个变量列表，其中包含:所有的权重、所有的偏差、所有的隐藏状态，但它就像一个不知道变量范围的黑匣子，而且我在自己编写网络时也不使用偏差。
对于tensorflow用户，您是否更喜欢自己初始化变量(例如使用tf.Variable)？仅仅调用global_variable_initialize(
浏览 2提问于2018-05-04得票数 1
1回答
我对TensorFlow相当陌生，现在我正在研究定制的op开发。我已经阅读了官方教程，但我觉得很多事情都发生在幕后，我并不总是想把我的自定义操作放在user_ops目录中。
因此，我获得了一个
它使用自定义的"Skipgram“op，其注册在这里定义：
/word2vec_ops.cc
它的内核实现在这里：
/word2vec_kernels.cc
查看构建文件，我尝试构建单独的目标。
1) bazel build -c opt tensorflow/models/embedding:word2vec_ops
这将像预期的那样生成一堆对象文件。
2) bazel build -c op
浏览 3提问于2016-05-31得票数 9
我在学TensorFlow。我正在尝试tf.train.MomentumOptimizer，但是我得到了以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "relu.py", line 98, in <module>
learner.run(stop=0.01, print_epoch=True)
File "relu.py", line 70, in run
self.sess.run(train_step, feed_dict={self.x: batch_xs, self.y_:
浏览 0提问于2017-04-03得票数 1
回答已采纳
我对tensorflow相对较新，我正在从事关系分类工作。我会明智地列出我的问题，以便清楚地指出我的错误(我肯定这是个愚蠢的错误)：
对于单词嵌入层，我需要用张量初始化tf变量，该变量的大小超过2GB。因此，我遵循了提供的解决方案，并更改了代码。
更改前的代码段：
train.py
if FLAGS.model_type == 'cnn':
with tf.Graph().as_default():
session_conf = tf.ConfigProto(
allow
浏览 0提问于2018-08-01得票数 0
回答已采纳
我试图运行一个网络(卷积，高速公路，fc，rnn)，这是太大的GPU。因此，我在全球范围内将该设备定义为"cpu“。在执行脚本时，在构建模型之后，在初始化变量时，脚本会抛出一个gpu错误。
with tf.Session() as sess:
with tf.device("cpu:0"):
model = CNN_FC_LANGUAGE(sess, checkpoint_dir=FLAGS.checkpoint_dir,
char_embed_dim=FLAGS.cha
浏览 2提问于2016-11-29得票数 0
回答已采纳
我正在使用tensorflow，但是我不知道为什么我甚至需要global_step变量，或者它是否是训练所必需的。我有这样的东西：
gradients_and_vars =optimizer.compute_gradients(值) train_op = optimizer.apply_gradients(gradients_and_vars)
然后，在我的循环中，在一个会话中，我执行以下操作：
_ = sess.run([train_op])
我使用一个队列将我的数据输入图形。我甚至必须实例化一个global_step变量吗？
我的循环看起来如下：
while not coord.shoul
浏览 1提问于2017-05-29得票数 3
回答已采纳
我使用的是谷歌Colab，我使用的是numpy.random.seed()和tensorflow.set_seed()以及Keras v2和Tensorflow v2.x。
然而，它仍然在不同的运行中给出了不同的结果。还有什么我可能需要设置的吗？
我在它们中都指定了一个参数，我不会让它们没有参数。
np.random.seed(1) # this is in a notebook
... # this is a function called in the notebook
tf.random.set_seed(3)
self.model.fit_generator(
r
浏览 1提问于2020-07-16得票数 0
即使在阅读了和教程之后，我对Tensorflow中的会话的理解仍然存在缺陷。
特别是，tf.global_variable_initializer()是为特定会话初始化全局变量，还是为程序中的所有会话初始化全局变量？在会话中是否存在“未初始化”变量的方法？
一个tf.variable可以在多个会话中使用吗？答案似乎是肯定的(例如，下面的代码)，但是在一个程序中我们需要多个会话，而不是一个单独的会话，这样的情况好吗？
#!/usr/bin/env python
import tensorflow as tf
def main():
x = tf.constant(0.)
wit
浏览 0提问于2019-08-10得票数 2
回答已采纳
我正致力于在Tensorflow 2中实现一个简单的神经类型转换，我已经看到了这个官方的。
我按照教程中的说明编写了一个培训循环：
img = tf.Variable(content_img)
for t in range(max_iter):
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(img)
loss = getStyleTransferLoss(img, cnn)
# Compute gradient
grad = tape.gradient(loss, img)
optimizer.appl
浏览 0提问于2019-05-05得票数 0
我试着用tensorflow编程，我偶然发现了这个函数：
global_step = tf.contrib.framework.get_global_step()
有人能向我解释一下到底发生了什么吗？我在tensorflow的文档中找到了这个解释，但我不太清楚。
global_step:表示每次模型训练运行增量的步骤计数器的整数变量。可以通过TensorFlow ()函数在get_global_step()中轻松地创建/递增。
其中get_global_step返回全局张量。
非常感谢!
浏览 2提问于2017-06-05得票数 0
回答已采纳
我使用以下代码创建了一个LSTM模型：
model = tensorflow1.keras.Sequential()
model.add(tensorflow1.keras.layers.LSTM(128, input_shape=(720, 4), return_sequences=True)) model.add(tensorflow1.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.5)) model.add(tensorflow1.keras.layers.LSTM(128, return_sequences=True)) model.add(tensorflow1.ke
浏览 3提问于2021-03-15得票数 0
回答已采纳
考虑以下代码：
import tensorflow as tf
global_step = tf.train.create_global_step()
x = tf.Variable(100.0)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer()
train_op = optimizer.minimize(x, global_step=global_step)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
step, _ = sess.run([globa
浏览 0提问于2018-10-26得票数 2
回答已采纳
我有一个使用TensorFlow 1运行Keras的代码。代码修改损失函数以进行深入强化学习：
import os
import gym
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
env = gym.make("CartPole-v0").env
env.reset()
n_actions = env.action_space.n
state_dim = env.observation_space.shape
from tensorflow import keras
impo
浏览 0提问于2020-04-13得票数 1
回答已采纳
在tensorflow中，RMSPROP优化器可以与tf.train.RMSPropOptimizer函数一起使用，如下所示(这与tensorflow版本1.4相关)。
tf.train.RMSPropOptimizer(
learning_rate, decay=0.9, momentum=0.0, epsilon=1e-10, use_locking=False,
centered=False, name='RMSProp'
)
但它并不表示如何初始化每个权重的平方梯度的移动平均值。tensorflow如何初始化它？
浏览 0提问于2020-06-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我将在TensorFlow中开始一个交互式会话，在定义了所有变量之后，我开始训练结束，评估网络。
这两个命令之间有什么区别：
tf.global_variables_initializer().run()
sess.run(tf.initialize_all_variables())
直到今天，我使用了第二个命令，但最近我注意到了第一个命令。
谢谢:)
浏览 3提问于2017-01-30得票数 3
回答已采纳
1回答
我注意到梯度量化压缩方法已经在TFF框架中实现了。在非传统压缩方法中，我们通过删除全局模型的某些部分来选择子模型，怎么样？我在论文“通过减少客户资源需求扩展联邦学习的范围”()中遇到了“联邦Dropout”压缩方法。如果联邦Dropout方法已经在Tensorflow Federated中被支持的话。如果没有，那么如何实现它(该方法的主要思想是在全局模型中放弃一定百分比的激活和过滤器，以交换和训练一个较小的子模型)？
浏览 0提问于2020-08-17得票数 3
回答已采纳
我刚刚在我的自定义数据集(1675个训练图像，400个验证图像，2个类)上从头开始训练inceptionv3：
我不知道如何使用我的新训练的模型对我的测试图像进行预测。(在哪里可以将label_image.py指向模型)
我新训练的模特是从哪里得救的？
下面是关于我的设置/运行的一些元数据：
我在train_dir中生成了以下文件：
- events.out.tfevents.1481980070.airig-Inspiron-7559(4.9GB)
- graph.pbtxt(18.5MB)
- and a bunch of **model.ckpt-**_**.meta
浏览 4提问于2016-12-19得票数 5
我试图在Keras和Tensorflow中编写一个暹罗网络，使用这个木星笔记本作为参考：
当我创建模型时：
model = get_siamese_model((105, 105, 1))
我发现了一个错误：
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 164, in <module>
model = get_siamese_model((105, 105, 1))
File "main.py", line 129, in get_siamese_model
浏览 4提问于2020-07-01得票数 1
回答已采纳
我正在使用python 3.6.4和pip 20。当我导入tensorflow时，我收到以下消息 ImportError: Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\compaq\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow_core\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File
浏览 13提问于2020-05-03得票数 0
我试图在windows 64位的Ananconda2上安装tensorflow。我尝试了以下步骤：
conda create --name tensorflow python=3.5
activate tensorflow
conda install -c conda-forge tensorflow
Tensorflow安装成功，我可以在Anaconda提示符中检查它。但是，当我打开我的python2木星笔记本并尝试使用以下内容时：
import tensorflow as tf
我收到一个错误，上面写着“找不到tensorflow模块”。你能帮帮我吗！
浏览 2提问于2017-04-13得票数 1
回答已采纳
我正在使用tensorflow模型，就像中描述的那样。正因为如此，我没有会话对象。现在我想用.eval()把标签转换成一个数值数组。如果没有会话，就会出现错误。
Traceback (most recent call last):
File "myfile.py", line 273, in <module>
tf.app.run()
File "/usr/local/lib/python3.4/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 30, in run
sys.
浏览 0提问于2016-11-23得票数 4
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
