self.load_weights(weights, sess) if self.conv1_2 is not None: self.pool1=self.sum_pool() return tf.add_n
浏览 7提问于2016-12-22得票数 1
在tensorflow，我想做这样的事情：也就是说，我想要创建一个添加了两个以上参数的图。我该怎么做？
浏览 0提问于2018-09-21得票数 0
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所以我有一些代码total = sum(tensors)total = tf.add_n有人能解释一下pythons内置的sum函数和tf.add_n是如何分别与张量数组交互的吗?为什么pythons sum似乎只是一个更好的版本？
浏览 60提问于2018-06-06得票数 2
我正要构建一个图像语义分割ios应用程序。因此，我使用deeplab的网络架构构建了该图，Running model failed: Invalid argument: Only additions of two arguments supported. Num inputs: 4
[[Node: fc1_voc12 = AddN[N=4, T=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](fc1_voc12_c0/BiasAdd, fc1_voc12_c1/BiasAdd,
浏览 13提问于2017-07-05得票数 1
name="x_const") z = tf.constant(4, name="z_const")
my_sum = tf.add_n
浏览 0提问于2018-06-13得票数 1
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问题出在下面这行代码中：当我评估第一部分时：当我评估第二部分时，我得到了0.8左右的值：我尝试过的事情:使用tf.redu
浏览 15提问于2017-02-21得票数 2
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我有一个tf.Variable类型的3D数组。tf.reduce_sum只适用于单个张量。我试过：...but tf.reduce_sum()期望一个张量，而不是一个列表。我能以某种方式把它转换成张量吗?或者还有其他更好的方法来实现它呢？我还没有在API中找到任何东西。
浏览 3提问于2016-03-12得票数 3
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我实现了一个数字分类的CNN模型。我的模型太多了，为了克服过度拟合，我尝试在我的成本函数中使用L2 Regularization。我有点困惑，如何选择<weights>来输入成本公式(代码的最后一行)。y_true = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, num_classes], name='y_true
浏览 1提问于2017-10-20得票数 1
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假设我在TensorFlow (Python接口)中有下面这行代码：以上N个操作都是独立的，结果在z中累加。例如，TensorFlow会独立启动N个内核，然后累加结果，还是会连续处理N个操作？此外，假设TF确实并行处理上述语句，对此是否有任何限制？例如，如果我在For循环中(或在带
浏览 1提问于2016-10-13得票数 2
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为了了解分布式tensorflow的机制，我使用多个gpus编写了一个简单的tensorflow测试代码 np.random.seed(SEED)
for i in range(5): with tf.name_scope('cv%d' %i):
x = tf.placehol
浏览 1提问于2018-04-21得票数 1
logits, labels, name='Cross_Entropy')File "/tensorflow-fcn/loss.py", line 86, in loss
loss = tf.add_n不过，使用tf.add_n
浏览 20提问于2016-07-24得票数 7
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tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits, target)
total_loss = tf.add_n
浏览 6提问于2016-03-24得票数 8
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total_loss = tf.add_n(losses, name='total_loss')
我希望损失只是目前的培训步骤/批，而不是所有的批次。
我是不是误会了什么？还是有理由把损失合并在一起？
浏览 5提问于2017-02-13得票数 4
我已经检查了网站，但一如既往，对我来说并不清楚。有人能描述(从一开始)在GPU上运行任何tensorflow程序的所有步骤吗？
浏览 3提问于2017-12-06得票数 0
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我有一个具有两个不同输出流的卷积神经网络： | | (several layers) | | (several layers)
fully-connected | |
浏览 0提问于2016-03-06得票数 3
我正在考虑将不同的产生式机器学习框架移植到TensorFlow。在我们目前的训练和推理系统中，我们将模型的副本加载到与机器上一样多的GPU上。
浏览 4提问于2017-10-17得票数 1
1回答
印刷错误输出
、、
name='mul')# Output of the multiplication what needs to be added
addn = tf.add_n
浏览 1提问于2018-01-30得票数 0
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尝试了tf.add_n，并得到相同的结果。#tf.add或add_n的It错误不再需要2到3个位置参数。我也尝试了tf.add([value1,value2],[value3,value4])等。
浏览 4提问于2017-12-08得票数 0
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