假设您有一个具有输入参数的环境:例如，要创建一个实例，您将使用 env_instance = MyEnv(var_1=3, var_2=5, ...)现在假设您想要使用"MyEnv“环境创建一个parallel_py_environment？由于需要输入参数，因此不能使用 tf_py_environment.TFPyEnvironment(parallel_py_envi
浏览 10提问于2020-03-25得票数 0
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我试图在一个简单的多智能体非合作并行游戏中使用TF-agent。为了简化，我有两个代理，用TF-代理定义。我定义了一个自定义健身房环境，它将代理的组合动作作为输入，并返回一个观察结果。代理人的政策不应将充分的观察作为投入，而应只是其中的一部分。所以我需要做两件事：
拆分TF-agent环境包装器返回的time_step实例，
浏览 11提问于2021-03-30得票数 0
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因此，我一直在跟踪DQN代理示例/教程，并将其设置为示例，唯一的不同是，我构建了自己的自定义python环境，然后将其包装在TensorFlow中。_num_states)q_net= q_network.QNetwork(env2.observation_spectd_errors_loss_fn=common.element_wise_squared_loss,
train_step_counter
浏览 1提问于2019-12-02得票数 3
让我们假设我并行地启动以下命令，在同一台机器上同时训练多个TensorFlow模型：
python3 launch_tra
浏览 1提问于2018-06-16得票数 2
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我有一个数据输入管道，该管道具有：我一直在尝试将它安装到一个tf.data管道中，并且我不得不并行地运行多个数据点的预处理。encapsulate中预取tf.py_function中的</
浏览 1提问于2020-04-22得票数 8
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我正在使用参数化的py.test fixture设置tensorflow会话：def session(request): return tf.Session()
浏览 8提问于2018-01-13得票数 9
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我有batch_size=1，因为输入的图像是任意大小的。问题是训练真的很慢。它在3.5分钟内处理了100幅图像，而我最初的caffe实现在相同的硬件上用30秒完成了(特斯拉K40m)。下面是我所拥有的代码的简化版本：import tensorflow.contrib.slim as slim('/gpu:0')
num_classes = 1
浏览 3提问于2016-09-29得票数 3
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我正在读取存储在我的数据库中的文本文件，它们都有不同的大小。当我运行我的代码时，它突然停止并给出了这个错误。在任何地方都找不到相关答案。当我遇到一个长度为3619的文件时，它会引发一个错误。3619 File "C:/Users/DeLL/PycharmProjects/Phase1/venv/src/Main.py", li
浏览 5提问于2020-01-30得票数 1
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下面是一个简单的代码def test_two_custom_function_parallelism(num_parallel_calls=1, batch=False,batch_size=1, repeat=1, num_iterations=10): start = time.time()dataset_x = tf.data.Dataset.range(1000).map(lambda x: tf.py_f
浏览 0提问于2018-01-28得票数 18
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现在，对于热图中的每个体素，我需要聚合指向体素的偏移向量的概率。
我试着只使用python，并有3 for循环，这在我的CPU上花费了7秒。例如，不相关的偏移向量在一定阈值下具有相应的类别概率或超出输入形状的界限。python中，由于输入数据少得多，所以速度要快得多(大多数体素的预测分类概率都很低)。问题是输入形状均匀(70,70,70)，滤波操
浏览 3提问于2019-02-21得票数 3
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在Python中使用OpenAI-gym中的MountainCar-v0环境时，完成的值将在200个时间步长后为真。为什么会这样呢？因为没有达到目标状态，所以不应该做这一集。这个是可能的吗？
浏览 0提问于2017-03-14得票数 13
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下面的代码运行了一个自定义模型，该模型位于不同的模块中，并以几个参数(学习速率、卷积内核大小等)作为输入。通常，我在jupyter中运行它，没有问题，而且模型不消耗GPU上的资源。最后，我为不同的参数保存了权重。如何将其作为脚本，并为k1和k2的不同值并行运行。import tensorflow as tf
physical_devices = tf.config.list_ph
浏览 6提问于2021-07-15得票数 0
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我在windows上使用tensorflow，我知道我可以手动运行张紧板：
我希望这五个步骤自动运行，希望张力板运行时，我的模型，以便我可以监测的培训过程在进入培训过程之前，
浏览 2提问于2017-07-03得票数 2
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在Python中，我有一个当前在C++环境中使用的冻结的graph.pb。现在输入张量的数据目前在中央处理器上进行了预处理，但我想在另一个GraphDef上执行这一步骤，以便在图形处理器上运行它，但我似乎找不到一种方法来连接两个GraphDef之间的节点。假设我的冻结图有一个名为mid的输入/占位符，我想用下面的预处理步骤连接它
tf::GraphDef create_graph_extension() {
浏览 3提问于2017-10-09得票数 0
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我试图为非时间因变量建立具有并行输入的LSTM模型。其中一些变量本质上是绝对的，我希望创建它们，通过嵌入层传递它们，然后在稍后加入LSTM。请参阅下面的代码，我正在尝试，但我得到了一个错误的"TypeError:不可接受的类型：‘列表’“
我的cat_els被定义为(三个张量
浏览 1提问于2019-08-02得票数 0
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我想用Python写一个Op。本教程只解释如何在c++中使用Python包装器来完成这项工作。
浏览 2提问于2016-06-20得票数 19
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我想循环遍历一个包含Int列表的张量，并对每个元素应用一个函数。在该函数中，每个元素都将从python的dict中获取值。我已经尝试了使用tf.map_fn的简单方法，它将在add函数上工作，例如以下代码： import tensorflow as tf
return x+10a = tf.constant([1, 2, 3])with tf.Session
浏览 30提问于2019-06-28得票数 5
我正在尝试为这个框架运行一个名为Pocketflow的教程(遵循的说明)，它基本上归结为使用python脚本的参数运行一个bash脚本：Pocketflow需要Tensorflow版本1.10.0，并且需要使用空闲的GPU。因此，我认为我应该在具有虚拟环境(以指定TF版本)的集群(
浏览 3提问于2020-07-15得票数 0
我们检查了初始的权重，它们对于每一次运行都是相同的，即在运行开始时。3s - loss: 0.0251 - val_loss: 0.0276
[2019-04-07 18:28:17,495 - - DEBUG -my_project_model.py:317 - fit_lstm() ] Time taken: 126.07314221905544 m
浏览 0提问于2019-04-09得票数 0
所以，我使用的是TensorFlow SSD V1 coco数据集。我已经对我自己的数据集进行了进一步的训练，但是当我试图将它转换成OpenVino IR，在Raspberry上使用Movidius运行它时。/mo/front/tf/loader.py:35: The name tf.GraphDef is deprecated./mo/front/tf/loader.py
浏览 4提问于2019-07-22得票数 0
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