我正在通过Tensorflow进行增强(4层DNN到5层DNN)的示例.我正在使用保存会话并在TF中恢复,因为在TF tute中有一个简短的段落:'例如,你可能已经训练了一个有4层的神经网络,你现在想训练一个有5层的新模型,恢复从先前训练的模型的4层到新模型的前4层的参数.',其中tensorflow tute激发了https://www.tensorflow.org/how_tos/variables/.
但是,我发现当检查点保存4层参数时,没有人问过如何使用'恢复',但是我们需要将它放到5层,引发一个红旗.
用真正的代码制作这个,我做了
with tf.name_scope('fcl1'):
hidden_1 = fully_connected_layer(inputs, train_data.inputs.shape[1], num_hidden)
with tf.name_scope('fcl2'):
hidden_2 = fully_connected_layer(hidden_1, num_hidden, num_hidden)
with tf.name_scope('fclf'):
hidden_final = fully_connected_layer(hidden_2, num_hidden, num_hidden)
with tf.name_scope('outputl'):
outputs = fully_connected_layer(hidden_final, num_hidden, train_data.num_classes, tf.identity)
outputs = tf.nn.softmax(outputs)
with tf.name_scope('boosting'):
boosts = fully_connected_layer(outputs, train_data.num_classes, train_data.num_classes, tf.identity)
其中变量里面(或调用)'fcl1' - 所以我有'fcl1/Variable'和'fcl1/Variable_1'的重量和偏差 - 'fcl2','fclf'和'outputl'由saver.save存储()脚本没有"增强"层.但是,由于我们现在有'提升'层,saver.restore(sess,"saved_models/model_list.ckpt")不起作用
NotFoundError: Key boosting/Variable_1 not found in checkpoint
我真的希望听到这个问题.谢谢.下面的代码是我遇到麻烦的代码的主要部分.
def fully_connected_layer(inputs, input_dim, output_dim, nonlinearity=tf.nn.relu):
weights = tf.Variable(
tf.truncated_normal(
[input_dim, output_dim], stddev=2. / (input_dim + output_dim)**0.5),
'weights')
biases = tf.Variable(tf.zeros([output_dim]), …7 年多以来一直存在一些相关问题，但我再次提出这个问题，因为我看不到提供“numpy”方式迭代方法。
任务如下：如果我有一个 numpy 数组“arr”并且有一个自定义函数“fn”，我如何在“arr”上迭代应用“fn”？'fn' 不能由 ufunc 工具构造。
下面是我想出的玩具代码：
import numpy as np
r_list = np.arange(1,6,dtype=np.float32)
# r_list = [1. 2. 3. 4. 5.]
r_list_extended = np.append([0.],r_list)
R_list_extended = np.zeros_like(r_list_extended)
print(r_list)
gamma = 0.99
pv_mc = lambda a, x: x+ a*gamma
# no cumsum, accumulate available
for i in range(len(r_list_extended)):
if i ==0: continue
else: R_list_extended[i] = pv_mc(R_list_extended[i-1],r_list_extended[i])
R_list = R_list_extended[1:]
print(R_list)
# R_list == [ 1. 2.99 5.9601 9.900499 14.80149401]
r_list 是每次 r 的数组。R_list是折扣r的累积和。假设 r_list 和 R_list …
我对将外部工具或库安装到 R 中完全陌生。我想在 R 中使用 gdata 工具，这是需要安装的外部工具。
从这个页面， http://cran.r-project.org/web/packages/gdata/index.html 我下载了Windows二进制文件（因为我的电脑是64位Windows）1）但我不知道如何安装它之后我的电脑。gdata文件夹里面有很多文件，但都不是安装文件！我应该怎么办？？？我在哪里都找不到安装指南... 2）以及如何在 R 上调用此文件中的函数。你能帮我吗？非常感谢！