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Tensorflow GraphDef不能大于2GB
我正在尝试使用tensorflow实现深度自动编码器 . RBM预训练工作得很好，但是当进行微调时，它会引发错误：'ValueError：GraphDef不能大于2GB' . 我的输入是[12396,8192]形状的数组，这里是我的层：[8192 16384 8192 4096 2048 1024 512 256 512 1024 2048 4096 8192 16384 8192] . 我知道... -
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CLDNN中的维数减少（张量流）
我正在尝试使用tensorflow编写CLDNN的实现，就像this scheme中的那个 . 我遇到了降维层的问题 . 据我所知，它是由几个堆叠的限制玻尔兹曼机（RBMs）制成，并像自动编码器一样工作 . 该层的解码器部分仅用于训练编码器以减小井尺寸 . 这意味着您希望将编码器的输出“插入”下一层的输入 . 我可以定义一个损失函数来训练自动编码器（通过比较来自解码输出的输入），以及另一个将训练整... -
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张量流实现稀疏自动编码器
我正在尝试实现如下的简单自动编码器 . 输入要素的数量是2，我想 Build 稀疏自动编码器以减少尺寸为1.我选择的节点数为2（输入），8（隐藏），1（缩减特征），8（隐藏）， 2（输出）比仅使用（2,1,2）节点增加一些复杂性 . 样本数N约为10000.“DATA”只是一个包含整数值的2x10000矩阵 . import tensorflow as tf x = tf.placeholder...