问题标签 [tflearn]

我得到了一些这种格式的数据和以下细节：

• 总是有相同数量的特征，但每个特征可能是 0 代表什么都没有
• 每个人都有不同的可用天数，例如 person1 有 20 天的数据，person2 有 50

目标是预测第二天的人的标签，因此第 N+1 天的标签，无论是基于个人还是整体（个人对我来说更有意义）。我可以自由地重新格式化数据（它不大）。基于以上阅读后，我认为动态RNN（LSTM）效果最好：

• 循环神经网络：因为第二天依赖于前一天
• lstm：因为模型每天都在建立
• 动态的：因为并非每天都存在所有功能

如果这对我拥有的数据没有意义，请在这里阻止我。那么问题来了：

如何为 tensorflow/tflearn 提供/格式化这些数据？

我已经使用 tflearn 查看了这个示例，但我不了解它的输入格式，因此我可以将其“镜像”到我的。同样，在一个非常相似的问题上发现了这篇文章，但看起来海报中的样本之间并不相关，因为它们在我的中。我对 tensorflow 的体验仅限于它的入门页面。

我正在尝试在一组图像上训练模型。但是在训练时，我收到以下错误：

tflearn.data_utils image_preloader我已经使用函数将所有图像的大小调整为 (64,64,3) 。我没有得到我在这里做错了什么

这是我的代码：

这是训练的主循环：

我在代码中遇到了上述错误：

我正在使用这个 IGN 数据集来查找有关游戏的正面和负面反馈，基本上有两列，sentiment其中包含 0 或 1（坏或好）title，可能是“失落的世界”

主要是我使用 tflearn 来做核心的事情。一切顺利，我唯一的问题是在预测新示例时。

在预测的同时，这一切都将走向地狱。

我得到的错误是

我正在用 pokemon kaggle 数据集玩 tflearn。我试图将口袋妖怪的名称作为 word2vec 并将其余的作为普通矩阵。我正在尝试预处理数据。

我所做的是使用 TF learn 将名称更改为向量

打印语句显示 shape trainX: (800, 8) shape train Y: (800, 100) 所以我认为这是问题所在，因为当我试图将这些数据提供给我的神经网络时，它会显示。

这是神经网络以防万一

重新启动python后，另一个新错误。

我通过将这段代码保存在一个名为 att_faces 的目录中来实现此代码，该目录包含一个人的 10 张图像，并且有 40 个这样的人，训练集包括其中的 7 个，测试包括其中的 3 个。我无法弄清楚为什么准确性如此可恶。

我正在尝试获取张量的值。

打印出来的结果是：

甚至 eval() 似乎也不起作用。它抛出一个错误

我已经尝试了所有提到的方法，但它似乎不起作用。

提前致谢

group 用于在 alexnet 中将卷积核（连接前一层和当前层）的参数强制分组为 k 个部分，在 tensorlayer 中有一个简单的 group 实现吗？

我正在尝试在 TFLEARN 中编写一个模型以适应 16 个参数。

我之前在 Matlab 中使用具有 2000 和 1500 个节点的 2 个隐藏层的“fitnet”函数运行了同样的实验。

在探索其他架构/下降算法/超参数调整之前，我试图在 tensorflow 中复制这些结果。我做了一些研究，并确定 matlab fitnet 函数使用 tanh 节点作为隐藏层，使用线性节点作为输出。此外，下降算法默认为 levenberg-Marquardt，但也适用于其他（sgd）算法。

似乎准确度在 0.2 左右达到最大值，然后在连续的时期内振荡低于此值。我在 matlab 中没有看到这种行为。

我的 TFLEARN 代码如下所示：

训练会话的输出如下所示：

张量板的准确性/损失图像

任何建议将不胜感激。

我正在创建一个神经网络来玩井字游戏。我正在将 tflearn 用于神经网络。这是我正在使用的训练数据

它包含当前棋盘状态、9 个号码的列表和棋子 1 号码的位置。我将电路板和位置分离到数据和标签中。当我将数据输入神经网络时，出现此错误

ValueError：无法为张量 u'input/X:0' 提供形状 (30, 9) 的值，其形状为 '(?, 30, 9)'

这是我用来创建和训练模型的代码

我似乎一直搞砸并迷失在如何重塑数据以适应模型。我认为输入和输出数据的形状必须匹配，但我一直迷失在如何去做这件事上。

我认为我的主要问题是灰度图像和 RGB 图像的存储方式不同。[1] 与 [255,255,255]

因此，如果：

屏幕 = cv2.cvtColor（屏幕，cv2.COLOR_BGR2RGB）

改为：

屏幕= cv2.cvtColor（屏幕，cv2.COLOR_BGR2GRAY）

一切正常。

有问题的代码：

错误：线程 Thread-3 中的异常：回溯（最后一次调用）：文件“C:\Users\TF\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\threading.py”，第 914 行，在 _bootstrap_inner self. run() 文件“C:\Users\TF\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\threading.py”，第 862 行，在运行 self._target(*self._args, **self._kwargs) 文件中“C:\Users\TF\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tflearn\data_flow.py”，第 187 行，在 fill_feed_dict_queue 数据 = self.retrieve_data(batch_ids) 文件“C:\Users \TF\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tflearn\data_flow.py”，第 222 行，retrieve_data utils.slice_array(self.feed_dict[key], batch_ids) 文件“C:\Users \TF\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tflearn\utils.py”，第 187 行，在 slice_array 返回 X[开始]

IndexError：索引 2936 超出轴 0 的范围，大小为 1900