我有一个巨大的numpy 3D张量存储在我的磁盘上的文件中(我通常使用它读取np.load).这是一个二进制.npy文件.在使用时np.load,我很快就结束了大部分的记忆.
幸运的是,在程序的每次运行中,我只需要一定量的巨大张量.切片具有固定的尺寸,其尺寸由外部模块提供.
最好的方法是什么？我能想出的唯一方法是将这个numpy矩阵存储到MySQL数据库中.但我敢肯定有很多更好/更简单的方法.我也很乐意以不同的方式构建我的3D张量文件,如果有帮助的话.
如果我的张量在本质上是稀疏的,答案会改变吗？
所以我收集了近90张照片以及标题和日期存储在文本文件中.图像的大小可变,我想自动化将这些数据转换为PowerPoint演示文稿的过程,一张幻灯片上有一张图片,标题为日期和标题.有任何可靠的方法吗？
具体来说,当使用TensorFlow以OOP样式构建我的模型时,我应该在哪里构建图形？我应该在哪里开始运行图表的会话？这种情况的最佳做法是什么？
在TensorFlow力学101中,例如MNIST只是简单地定义inference,loss和training功能模块中mnist.py,并建立在曲线图fully_connected_feed.py.但在我看来,图形实际上是模型的一部分,应该在模型内部构建,可能在其__init__方法中.
我在模型动物园里看过很多其他使用TensorFlow的模型,每个模型都有自己的练习,所以我在这里有点困惑.使用TensorFlow时是否有最佳实践或任何推荐的编程范例？
我有一个大矩阵.
我使用以下方式创建此变量作为分片数.
softmax_w = tf.get_variable("softmax_w", [hps.vocab_size, hps.projected_size],
partitioner=tf.fixed_size_partitioner(hps.num_shards, 0))
创建日志:
model/softmax_w/part_0:0 (99184, 512) /cpu:0
model/softmax_w/part_1:0 (99184, 512) /cpu:0
model/softmax_w/part_2:0 (99184, 512) /cpu:0
model/softmax_w/part_3:0 (99184, 512) /cpu:0
model/softmax_w/part_4:0 (99184, 512) /cpu:0
model/softmax_w/part_5:0 (99184, 512) /cpu:0
model/softmax_w/part_6:0 (99183, 512) /cpu:0
model/softmax_w/part_7:0 (99183, 512) /cpu:0
我可以训练并保存它的成功.但是当我尝试恢复模型时,我收到了这个错误:
W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key model/softmax_w/part_7 not found in checkpoint
W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key model/softmax_w/part_6 not found in checkpoint
W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key model/softmax_w/part_5 not found in checkpoint
W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key model/softmax_w/part_4 not …有人可以gradient_override_map在TensorFlow中解释我的功能吗？我无法准确理解它的用法.
我看到代码用法为:
with G.gradient_override_map({"Floor": "Identity"}):
return tf.reduce_mean(SomeVals) * SomeOtherVal
到底发生了什么？什么是Identity？
我有一个python脚本,我希望每天只运行一次.我对crontab命令进行了一些研究,似乎这样做了,但每天都在固定的时间.问题是我的计算机不会整天运行,并且运行它的具体时间是不可能的.我能做什么？
日志文件可以帮助吗？我想crontab每5分钟左右做一次扫描日志文件以查看当天的任何运行情况.