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TensorFlow MNIST 示例未与fully_connected_feed.py 一起运行

我检查了这个并意识到这input_data不是内置的。所以我从这里下载了整个文件夹。如何开始本教程：

我正在使用 iPython (Jupyter)，所以我需要将我的工作目录更改为我下载的这个文件夹吗？或者我可以将它添加到我的tensorflow目录中吗？如果是这样，我在哪里添加文件？我安装tensorflow了pip（在我的 OSX 上），当前位置是~/anaconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/__init__.py

这些文件是否可以通过tensorflow类似的sklearn数据集直接访问？还是我只是应该 cd 进入目录并从那里工作？例子不清楚。

编辑：

这篇文章非常过时

我正在尝试使用 Python 2.7.10 运行 tensorflow 教程中的第一个示例（“MNIST For ML Beginners”）并收到以下错误：

如果我重建 Python

--enable-unicode=ucs4

我遇到了另一个问题：

有谁知道我该如何解决这个问题？

当我执行 python 命令时，出现“ImportError”错误。一些通过在 /etc/profile 中添加“export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-5.5/lib:/usr/local/cuda-5.5/lib64”来解决它.我尝试了，但没有效果。我通过执行 whereis 命令在 /usr/share/man/man7/libcudart.so.7 中找到“libcudart.so.7.0”，但不知道接下来我应该做什么来解决它。

当我从 git 克隆 AlexNet 时，它的基准测试是 Tensorflow 存储库的一部分。基准实现了这些层，但在我看来，AlexNet 的实际权重在任何时候都没有加载。

我想玩一下 Tensorflow，但我的应用程序（在 caffe 中）使用的是预训练的 AlexNet。

你认为他们也会释放重量吗？

我正在按照在 Mac 上的虚拟环境中安装 TensorFlow 的说明进行操作，但是我不确定该说明的含义：

特别是url_to_binary.whl位。

到目前为止，安装进展顺利。我尝试使用那个确切的命令，但它打印了一个错误：

我假设 <> 之间的所有内容都是占位符并且指的是某个位置，但不确定是什么。

So the Session config proto has a device_filters option, with the comment:

Does anyone have concrete explanation of the format? For example, I want to exclude /gpu:0 as an option because I use it for running other models.

I've tried

But I'm still getting ops allocated to gpu 0. I don't want to override the devices on a per-op basis.

Suppose we have a variable:

This variable can be updated during the training process using the assign() method.

What is the best way to get the current value of a variable?

I know we could use this:

But I'm afraid this would trigger a whole chain of operations.

In Theano, you could just do

I'm looking for the equivalent thing in TensorFlow.

我使用脚本创建了带有图表的 Tensorboard 日志tutorials/mnist/fully_connected_feed.py（我在其他脚本上也有同样的问题）。

Tensorboard 适用于标量、图像和直方图，但不适用于图形。我得到一个白页，只有页眉。

如果我打开浏览器控制台（Firefox 42、Ubuntu 14.04），当我切换到 GRAPH 选项卡时会出现这些错误：

如何解决这个问题？

tensorflow 是否有类似于 scikit learn 的一种用于处理分类数据的热门编码器？使用 tf.string 的占位符会表现为分类数据吗？

我意识到我可以在将数据发送到 tensorflow 之前手动预处理数据，但是内置它非常方便。

我正在尝试在张量流中编写自己的成本函数，但显然我不能“切片”张量对象？

我收到以下错误： TypeError: Bad slice index [0, 2, 4] of type <type 'list'>