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当前主题:tf

PAI-TF升级为兼容开源社区1.8的版本

信息摘要: PAI深度优化的Tensorflow版本升级到与Tensorflow社区1.8版本兼容适用客户: PAI-STUDIO中使用深度学习的客户版本/规格功能: PAI-TF(兼容社区1.8版本) 1.在用户开发并使用层面与开源的1.8版本Tensorf

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[TensorFlow笔记乱锅炖] tf.multinomial(logits, num_samples)使用方法

tf.multinomial(logits, num_samples) 第一个参数logits可以是一个数组,每个元素的值表示对应index的选择概率。 > 假设logits有两个元素,即[0.6,0.4],这表示的意思是取 0 的概率是0.6, 取 1 的

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手把手教你使用TF服务将TensorFlow模型部署到生产环境

介绍 将机器学习(ML)模型应用于生产环境已成为一个火热的的话题,许多框架提供了旨在解决此问题的不同解决方案。为解决这一问题,谷歌发布了TensorFlow(TF)服务,以期待解决将ML模型部署到生产中的问题。 本文提供了一个关于服务于预先训练的卷积语义分割

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特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF

字袋易于生成,但远非完美。假设我们平等的统计所有单词,有些不需要的词也会被强调。在第三章提过一个例子,Emma and the raven。我们希望在文档表示中能强调两个主要角色。示例中,“Eama”和“raven”都出现了3词,但是“the”的出现高达8次

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tf.Graph

class Graph(builtins.object) | A TensorFlow computation, represented as a dataflow graph. | | A `Graph` contains a set of | @{tf.O

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tf.flags与tf.app.flags

在看了众多关于flags与app.flags的文献后,理解程度还是有点迷茫。 1. import tensorflow as tf 2. FLAGS=tf.app.flags.FLAGS 3. tf.app.flags.DEFINE_float( 4. 'fl

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tf.nn,tf.layers, tf.contrib概述

我们在使用tensorflow时,会发现tf.nn,tf.layers, tf.contrib模块有很多功能是重复的,尤其是卷积操作,在使用的时候,我们可以根据需要现在不同的模块。但有些时候可以一起混用。 下面是对三个模块的简述: (1)tf.nn :提供神经

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AI 大数据在数据隐私保护下如何普惠共享?CCF TF「联邦学习」研讨会给出了答案

雷锋网 AI 科技评论按:3 月 24 日,由 CCF 主办、微众银行和深圳大学微众金融科技研究院协办的第 14 期中国计算机学会技术前线研讨会于深圳大学科技楼二号报告厅圆满召开,研讨会的主题为「联邦学习(Federated Machine Learning)

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tf相关问答

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import tensorflow as tf 出现问题

![QQ_20181201143529](https://yqfile.alicdn.com/6d9f445863f62c0bad8e2449a3f7f5b17cd0f9b1.png) 这是什么情况?

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TF图片分类例子运行错误,提示couldn't connect to server

在试着跑Tensorflow的图片分类的例子,一开始提示oss域名和host的不一致,后面不知道怎么就弄好了。接下来运行一段时间后就提示couldn't connect to server ![_2017_08_30_10_55_29](https://yq

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在EMR类中找不到Spark-submit异常java

我有一个jar包捆绑创建一个弹簧启动应用程序,其中我创建spark会话来做一些操作。 然后我发送这个jar AWS EMR,要么运行的spark-submit或者java -jar未工作的可执行文件。 这是我的jar结构 jar -tf <jar

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简单的单矩阵tensorflow keras模型不起作用

我正在尝试设置一个简单的tf.keras模型,其中矢量作为输入馈入,输出是单个矩阵乘法的结果。 创建模型的代码行已成功但调用它进行正向传递会导致错误。 n_input_nodes = 2 n_output_nodes = 1 x = tf.

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对于tensorflow中的LSTM模型,无法在多次运行中重现相同的结果

我在tensorflow中训练LSTM网络。我的模型具有以下配置: time_steps = 1700 细胞大小:120 输入要素数x = 512。 批量:34 优化器:AdamOptimizer,学习率= 0.01 时期数= 20 我有GT

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Tensorflow text_generation

我正在处理代码 https://www.tensorflow.org/tutorials/sequences/text_generation 当我到达该行时,会产生以下错误。 sampled_indices = tf.random.catego

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Tensorflow:Logits和标签必须具有相同的第一个维度

'distributions'列对应于一个独特的方程组,我试图将其压缩成SageMath中的一系列数字。'probs'列对应于是否应该根据它所在的行和列,通过给定的单项式来给定方程式多余。上面仅用于概述,与我的实际问题无关。 无论如何,这是我的代码。我试

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Pandas DataFrame基于多个列的值选择行,这些列的名称在列表中指定

我有以下数据帧: import pandas as pd import numpy as np ds = pd.DataFrame({'z':np.random.binomial(n=1,p=0.5,size=10),

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