问题标签 [skflow]
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tensorflow - 运行skflow示例时出错
我刚刚安装了 skflow 和 TensorFlow，但我遇到了 skflow 附带的示例的问题。示例代码是：
当我运行这个例子时，我得到：
故障发生在：
任何帮助将不胜感激。
python - skflow回归预测多个值
我正在尝试预测一个时间序列：给定 50 个之前的值，我想预测 5 个下一个值。
为此，我使用的是skflow包（基于 TensorFlow），这个问题与 Github repo 中提供的波士顿示例比较接近。
我的代码如下：
这将导致 ：
ValueError: y_true 和 y_pred 的输出数量不同 (1!=5)
在培训结束时。
当我尝试预测时，我遇到了同样的问题
(200, 1) (200, 5)
因此，我们可以看到该模型以某种方式仅预测 1 个值，而不是 5 个想要/希望的值。
我如何使用相同的模型来预测多个值的值？
python - 无法在 Ubuntu 上导入名称 NotFittedError
当我尝试在 TensorFlow 上运行 TensorFlow 和 Scikit Flow 示例的 titanic.py 脚本时，出现此错误：
我正在使用 pip、python 2.7.9 和 Ubuntu 15
谁能帮我解决这个错误？
python - 使用 Tensorflow C++ API 执行在 skflow 中训练的模型
是否可以使用没有标记输入（或输出）节点的 Tensorflow C++ API 执行图形？据我所知，在训练我的模型时（在 python 中使用 skflow，后来我将其保存为二进制 protobuf），我没有标记输入/输出节点，但我能够恢复模型并毫无困难地进行预测在 Python 中。当使用 C++ API 执行图形时，输入向量是成对的字符串和张量，我假设字符串是指输入节点的标签。从文档：
使用提供的输入张量运行图形，并为 output_tensor_names 中指定的端点填充输出。运行到但不返回 target_node_names 中节点的张量。
有什么方法可以在不知道输入/输出节点标签的情况下执行图表？也许有一种方法可以在 Python 中加载图形，给节点标签，然后再次将其保存为 protobuf？理想情况下，我只想传入一个应用于输入节点的向量，而不必担心任何标签。
tensorflow - 如何在使用 skflow 时查看张量内的值
我已经检查了如何在 TensorFlow 中打印张量对象的值？. 然而，skflow 似乎并没有开箱即用。例如尝试这样：
也试过
在调用 word_vectors.eval() 之前。但这一切都会导致崩溃：
有人知道查看 skflow 创建的张量内容的相对简单的方法吗？
tensorflow - SKFLOW 中带有数字数据的 RNN
我想在一些时间序列数据上尝试一个 SKFLOW 循环神经网络，这些数据具有二进制分类问题的实际值。我的数据的每一行包含 57 个特征（变量），我想查看前 2 个样本和接下来的 2 个样本以对每一行进行预测。
我的数据如下所示：
样本-2：f1，f2，f3，f4，...f57，样本-1：f1，f2，f3，f4，...f57，当前样本：f1，f2，f3，f4，...f57，采样 +1：f1、f2、f3、f4、...f57，采样 +2：f1、f2、f3、f4、...f57
看起来我应该能够只修改 input_op_fn 以使其工作，但我不确定如何正确地将我的 numpy 数组转换为 skflow.TensorFlowRNNClassifier 的张量。这就是文本分类示例的样子。
如果我正确解释了文本问题，那么对于我的问题，它将是 TensorShape([Dimension(# rows), Dimension(57), Dimension(3)])
tensorflow - 限制 skflow 中的 GPU 内存分配
我正在与其他人共享的 EC2 实例上使用 Tensorflow 和 skflow 训练卷积网络。为了让我们所有人都能同时工作，我想限制分配的可用 GPU 内存的比例。
这个问题是用 Tensorflow 做的，但是因为我使用的是 sklfow，所以我从不使用tf.Session().
是否可以通过 skflow 做同样的事情？
python - 即使指定了其他 gpu，skflow 也会在 gpu0 中分配内存
我在 4 GPU Amazon 实例上遇到了这个问题，使用了一个简单的示例脚本：
nvidia-smi启动脚本之前的结果是：
在脚本运行时：
所以内存被分配给 GPU0，即使代码中没有提到它。你知道这种行为是从哪里来的吗？这会导致一个问题，因为我们在这个实例上有多个用户，即使没有人打算使用 GPU0，GPU0 也会饱和。
python - Tensorflow 中的多个分类输入变量
我有一个数据集，其中每个特征向量有 50 个特征，其中 45 个是分类的。我无法将分类变量发送到 tensorflow。我找到了一个带有分类变量的 tensorflow 示例教程，但不明白如何使其适应具有两种数据类型和多种特征的集合。我的第一次尝试如下，但这并没有对大多数变量进行编码。
我认为真正的问题是我真的不明白如何处理上述代码中 my_model 函数的输入“张量”X。
python - 带有 skflow 的 TensorFlow：AttributeError：“模块”对象没有属性“saver_pb2”
我尝试iris_save_restore.py从 skflow 运行示例，根本不更改代码。
但是，我遇到了一个错误，我不确定如何继续。它似乎是从保存的文件中恢复模型时发生的。
我使用以下版本：
- anaconda2-2.5.0
- tensorflow 0.7 CPU-only for Mac OS X
- skflow 0.1.0
我该如何解决？