使用Tensorflow 1.8.0时,每当尝试构建分类列时都会遇到问题.这是演示问题的完整示例.它按原样运行(仅使用数字列).取消注释指示符列定义和数据的注释会生成堆栈跟踪,结尾为tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError：无法将元素作为字节获取. import tensorflow as tf
我已经使用了tensorflow一段时间了.一开始我有这样的东西： def myModel(training): with tf.scope_variables('model', reuse=not training): do model return model training_model = myModel(True) validation_model = myModel(False) 主要是因为我从一些M
我想用tf.estimator.Estimator来管理我的训练,但是在使用tf.data API时遇到一些麻烦. 我有这样的事情： def model_fn(features, labels, params, mode): # Defines model's ops. # Initializes with tf.train.Scaffold. # Returns an tf.estimator.EstimatorSpec. def input
目前,我尝试使用Tensorflow的新Estimator API在自定义图像数据集上训练自动编码器. 到目前为止一切正常.我唯一的问题是当模型处于评估模式时将输入和输出图像保存为摘要.我在列车模式下创建的所有图像摘要都存储在Tensorboard中并正确显示. 这是我的代码： def model_fn_autoencode
我在TensorFlow 1.4中使用tf.estimator而且tf.estimator.train_and_evaluate非常棒,但我需要提前停止.添加它的首选方法是什么？ 我假设在某处有一些tf.train.SessionRunHook.我看到有一个带有ValidationMonitor的旧的contrib包似乎已经提前停止了,但它似乎不再存在于1.4中了.或者未
