小编Joh*_*aro的帖子

在TensorFlow的新输入管道功能集中,可以使用"group_by_window"功能将记录集合在一起.它在这里的文档中描述:

https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/data/Dataset#group_by_window

我不完全理解这里用来描述函数的解释,我倾向于通过例子学习.我无法在互联网上的任何地方找到任何示例代码来实现此功能.有人可以鞭打一个准系统和这个功能的可运行的例子,以显示它是如何工作的,以及给这个功能提供什么？

在TensorFlow中,旧的输入管道使用了一系列队列,并且线程将这些队列中的元素排入队列并从中排队.例如,string_input_producer文件名tf.train.batch的队列,作为批处理的队列等.

因此,在培训之前,您需要写:

coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

为了生成并启动填充所有这些队列的线程.

我已经从这个旧模型升级了我的数据输入管道,使用当前位于的新模型tf.contrib.data.TFRecordDataset来读取我用来训练的TFRecord文件.

我注意到我可以删除:

coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

代码行,输入管道仍然运行顺畅.

所以我的问题是:

新输入管道如何在引擎盖下工作？它根本不使用队列吗？或者它是否使用它们,并且只是自己启动它们？此外,如果它确实使用它们,是否有一种方法可以监控它们的完整程度,因为旧管道会自动执行,而新管道则没有？

我正在尝试在 py2exe 中编译一个 python 程序。它返回一堆丢失的模块，当我运行可执行文件时，它说：“MKL 致命错误：无法加载 mkl_intel_thread.dll”

我所有的“非绘图”脚本都可以完美运行，只是使用“matplotlib”和“pyqtgraph”的脚本不起作用。

我什至在 Numpy/Core/mkl_intel_thread.dll 中找到了该文件，并将其放入带有 .exe 的文件夹中，但它仍然不起作用。有谁知道如何解决这个问题？

我使用的是 Anaconda Python 3.4 和 matplotlib 1.5.1

从图中可以看出,我的图表附有一个:"fraction_of_32_full"输出.我没有明确地这样做,并且在我的代码中没有任何地方设置任何大小为32的限制.

我明确添加到我的摘要中的唯一数据是每个批次的成本,但当我查看我的TensorBoard可视化时,我看到:

如您所见,它包含三件事.我要求的费用,以及我没有要求的其他两个变量.分数为25,000满,而分数为32满.

我的问题是:

1. 这些是什么？
2. 如果没有我明确要求,他们为什么会添加到我的摘要中？