有人能详细说明一下这个参数吗？例如：dnn_hidden_units=[500, 250, 100, 50]Naor
浏览 12提问于2016-08-08得票数 1
我已经使用Tensorflow 1.8.0训练了一个宽而深的模型。我的测试和训练数据集是先前拆分的单独文件。dnn_feature_columns=deep_columns,
dnn_hidden_unitsINFO:tensorflow:Using config: {'_task_type': None, '
浏览 70提问于2018-05-16得票数 5
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我正在尝试Tensorflow的DNNLinearCombinedClassifier (version 1.3)在 (分类)数据集中： dnn_hidden_unitsy = df.Class,
浏览 4提问于2017-10-13得票数 1
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我已经使用tensorflow估计器API构建了一个分类模型。我试图让张量输出从隐藏层打印在日志中，而预测使用以下代码。model_dir, dnn_feature_columns=deep_columns,
dnn_hidden_units但是由于值很长，它被截断了，并且我只能看到开始和结束中的几个数字。INFO:tensorflow:DenseO
浏览 43提问于2018-12-21得票数 3
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我有一个TensorFlow模型来测试一个宽n深的神经网络，但是由于TensorFlow库中的一个bug，我无法让它在我的windows机器上运行。现在我不得不求助于Google平台。我已经设置了python文件输入的所有内容，但是当我通过控制台运行代码时，我会得到以下消息：W tensorflow/core/platfo
浏览 2提问于2017-03-10得票数 5
在上学习了SavedModel的“广度和深度”教程之后，我似乎无法使用Tensorflow附带的saved_model_cli来查询SavedModel。下面是我已经尝试过的一个例子：
saved_model_cli run --dir /tmp/serving_savemodel/1504908631 --tag_set serve --signature_def
浏览 0提问于2017-09-13得票数 1
我正在使用后端tensorflow的Keras。我从()下载了非常深的超分辨率cnn的代码，并尝试训练我自己的模型。该模型具有均方误差(mse)，但原始模型存在残差损失。如何在keras中实现剩余损失。剩余损失可计算为
loss = (label - input_image - predected_image)^2
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
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我已经在tensorflow中实现了VGG-16，VGG-16是相当深的网络，所以损失一定要减少。但在我的代码中它并没有减少。但是，当我一次又一次地在同一批上运行模型时，损失就减少了。VGG是从开始的.网络参数如下：查找代码@
浏览 2提问于2019-03-05得票数 0
我正在构建CNN +集成模型，用于在Python上使用Tensorflow对图像进行分类。我在谷歌图片上爬行狗和猫的图像。然后更改为126 * 126像素大小和灰度，添加标签0到狗，1到猫。他，PReLU，最大的池，退出，亚当在模型中使用。当参数整定完成后，增加了早期停止，模型学习了65~70个历元，精度达到92.5%~92.7%.学习结束后，我想把我的CNN模型改为VGG网络，我检查了CNN参数，令人震惊的
浏览 0提问于2017-07-17得票数 7
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有人能给出一个关于如何在prediction上调用tf.estimator的明确例子吗？有两件事我不清楚
我正在研究deep_wide模型。
浏览 4提问于2017-12-05得票数 0
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我试图在一个固定的时间框架内预测一个项目的货币价值。在做任何特性工程或高级预处理之前，我想先建立一个基线模型。我正在使用前馈神经网络进行回归(Sklearn's MLPRegressor)，我正在探索一个正常的、宽的和深的神经网络。
通常，我所做的就是将参数字典提供给我的网格搜索，然后从那里得到我的基线模型。令人惊讶的是，我这次从我最好的</em
浏览 0提问于2019-06-11得票数 0
所以我有这个非常大和深的模型，我用TensorFlow r1.2实现，运行在一个12 GB内存的NVIDIA k40上。该模型由多个RNN、一组权值矩阵和嵌入矩阵以及偏置向量组成。我试图将批处理大小减少到每批甚至一个数据样本，但仍然遇到了相同的问题。如果我谷歌tensorflow muitlple gpu，我发现的例子主要是通过并行模型设计使用多个GPU，这意味着让每个GPU运行相同的图，并让CPU
浏览 5提问于2017-07-27得票数 0
我使用的是宽而深的特性列的tf.contrib.learn.DNNLinearCombinedRegressor。我使用一个input_fn将数据发送给这个回归者进行训练。然而，据我所知，这将从检查点文件中重新创建tensorflow图形，这对于我的预期应用程序来说是缓慢的。因为我只用深列构造feature_spec，所以我不明白保存的模型如何知道我对线性列使用的
浏览 2提问于2017-10-13得票数 2
我已经成功地编写了python客户端，通过张量流服务请求广度和深度模型，但是我怀疑如何使用java来解决这个问题，因为示例和文档太少了。
浏览 2提问于2017-11-09得票数 2
我想在我正在构建的tensorflow模型中为我的简单RNN使用relu激活。它位于一个深而复杂的网络之上。我正在尝试对一系列图像进行分类。我注意到，keras和tensorflow源代码中的默认激活对于简单的RNN来说都是tanh。这有什么原因吗？使用relu有什么问题吗？似乎雷鲁会更好地帮助逐渐消失的梯度。
浏览 8提问于2016-08-27得票数 6
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Xilinx双口双端口RAM
、、、、
我试图使用以下配置在Verilog中构建一个RAM块：reg [DATA_WIDTH-1:0] mem [0:2**ADDRESS_WIDTH-1];
现在，如果我希望它看起来像32位乘512深，我如何重构
浏览 5提问于2012-04-30得票数 1
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创建一个固定宽度的矩形方框？
、、、、
我正在创建一个简单的3d模型，就像一块砖。我尝试添加bavel为圆角和相同宽度的边缘。但是我失败了，每一张脸都有不同的圆角曲线。有谁能教我怎么做好吗？我的3d模型：我的模型宽x高x深= 2.1 x 6 x 1
谢谢!
浏览 2提问于2015-03-05得票数 0
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我的任务是为一个预测问题(输入参数有数字和分类变量的组合)建立一个多元线性回归模型。 如果我使用人工神经网络(ANN)来构建一个进行预测的模型，这是多元线性回归模型还是深度学习模型？如果我可以使用ann来构建多元线性回归模型，我会感到困惑。
浏览 47提问于2019-01-24得票数 0
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TensorFlow是否支持层间不同的位宽量化，还是必须在整个模型中执行相同的技术？
例如，假设我在16-bit层执行n量化。我能在8-bit层执行n+1量化吗？
浏览 3提问于2020-09-01得票数 1
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我有深FC模型(7层，每层500个单位)，我需要加快它的生产。内存需求并不重要。除了量化之外，您还能建议哪些工具或方法。有几个关于这方面的工作，几次加速，但我找不到任何工具的Tensorflow。我找到了CNN压缩/加速的唯一工具。
浏览 0提问于2017-08-31得票数 -2
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