在本文中，您将会了解到关于Seachingoogle:"tensorflow:Errorencounteredwhenserializing"的新资讯，并给出一些关于Anaconda3tensorfl
在本文中，您将会了解到关于Seach in google: "tensorflow:Error encountered when serializing"的新资讯，并给出一些关于Anaconda3 tensorflow 安装 及 ModuleNotFoundError: No module named ''tensorflow'' 解答、android – 录制的声音文件(ala google now,google keep) – RecognizerIntent / Listener、bazel 编译 tensorflow 生成 libtensorflow_inference.so 和 libandroid_tensorflow_inference_java.jar、Bleeding Edge Press TensorFlow For Machine Intelligence 免积分下载的实用技巧。
本文目录一览：- Seach in google: "tensorflow:Error encountered when serializing"
- Anaconda3 tensorflow 安装 及 ModuleNotFoundError: No module named ''tensorflow'' 解答
- android – 录制的声音文件(ala google now,google keep) – RecognizerIntent / Listener
- bazel 编译 tensorflow 生成 libtensorflow_inference.so 和 libandroid_tensorflow_inference_java.jar
- Bleeding Edge Press TensorFlow For Machine Intelligence 免积分下载
Seach in google: "tensorflow:Error encountered when serializing"
Seach in google: "tensorflow:Error encountered when serializing"
1. https://www.codetd.com/article/2304143
不加上这句的话，运行时会报如下警告。不过，运行结果都没啥问题…
WARNING:tensorflow:Error encountered when serializing global_step. Type is unsupported, or the types of the items don''t match field type in CollectionDef. ''Tensor'' object has no attribute ''to_proto''
2. https://www.itread01.com/content/1545194888.html
PS: 執行過程中可能會有 warning:
‘list’ object has no attribute ‘name’
WARNING:tensorflow:Error encountered when serializing lstm_output_embeddings.
Type is unsupported, or the types of the items don’t match field type in CollectionDef.
應該不用擔心，還是能夠繼續執行的，後面也不受影響
3. https://github.com/tflearn/tflearn/issues/190#issuecomment-231545279
This warning shouldn''t impact your training, this is just linked with variable serialization when saving the model, I will check what is wrong there.
In general, LSTM performs better than simpleRNN as they can ''remember'' information longer, that can explain the difference in accuracy you noticed.
4 .http://www.linzehui.me/2018/08/12/%E7%A2%8E%E7%89%87%E7%9F%A5%E8%AF%86/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%B0%86ELMo%E8%AF%8D%E5%90%91%E9%87%8F%E7%94%A8%E4%BA%8E%E4%B8%AD%E6%96%87/
PS: 运行过程中可能会有 warning:
‘list’ object has no attribute ‘name’
WARNING:tensorflow:Error encountered when serializing lstm_output_embeddings.
Type is unsupported, or the types of the items don’t match field type in CollectionDef.
应该不用担心，还是能够继续运行的，后面也不受影响。
5. https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/9939
WARNING:tensorflow:Error encountered when serializing LAYER_NAME_UIDS.
Type is unsupported, or the types of the items don''t match field type in CollectionDef.
''dict'' object has no attribute ''name''
However, a metagraphdef does export and I am able to successfully use it to recreate the trained model. After playing around with simpler architectures, it looks like the problem comes from the average pooling I do at the end, which involves a call to tf.contrib.layers.avg_pool2d. For a trivial example that elicits this warning, please see the script at
https://gist.github.com/nryant/1f69cda71fd6a468fa5641855199f843
Anaconda3 tensorflow 安装 及 ModuleNotFoundError: No module named ''tensorflow'' 解答
Anaconda3 的安装，参考：手把手教你如何安装 Tensorflow（Windows 和 Linux 两种版本）
tensorflow 的安装，参考：深度学习（TensorFlow）环境搭建：（三）Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN7+Anaconda4.4+Python3.6+TensorFlow1.3
我选的是 CPU 下的安装，参考以上链接安装，如果出现：
①下载的 TensorFlow 对应的 Python 版本一定要和 conda create -n tensorflow python=x.x 的版本一样才行
②在 anaconda3 的包下搜索 "tensorflow"，如果搜到，说明是路径没找到 tensorflow.
我的 tensorflow 路径：
需要将该路径临时加入到 sys.path 中：
进入 python 中：
import sys
sys.path #查看 sys.path
sys.path.append("
")
import tensorflow # 没有报错
需要将该路径永久加入到 sys.path 中：
在
下添加一个路径文件如：mypypath.pth , 必须以.pth 为后缀。
vi mypypath.pth
然后写入：
，并保存关闭。
再次进入 python 中：
import tensorflow # 没有报错
参考：
android – 录制的声音文件(ala google now,google keep) – RecognizerIntent / Listener
我一直在开发一个使用recognizerIntent来获取语音输入的应用程序.但是,由于推出了果冻豆,我无法从语音输入中获取实际的声音文件.
在recognitionListener(http://developer.android.com/reference/android/speech/RecognitionListener.html)中有一个名为onBufferReceived的方法.但是,没有承诺会调用此方法,当我实现它时,它永远不会被调用.有没有办法强制执行此方法或什么是“最佳实践” – 方法收集识别器内容分析的声音文件？
这应该是可能的,因为谷歌现在都可以使用语音命令“自我注释”,Google Keep的语音注释也是如此.
谢谢
解决方法:
我认为没有办法强迫它.它显然取决于识别服务的实施.如果Google决定不调用onBufferReceived,则无法获取所使用的实际数据.请注意,上述Google应用不使用(公共)Intent / Service API来访问语音识别,但似乎在应用中使用私有API(语音识别可能捆绑在他们的应用中).
bazel 编译 tensorflow 生成 libtensorflow_inference.so 和 libandroid_tensorflow_inference_java.jar
bazel build -c opt //tensorflow/contrib/android:libtensorflow_inference.so --crosstool_top=//external:android/crosstool --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain --cpu=armeabi-v7a
在我的机器上，对于 tf 1.0，同时自己笔记本仅仅 4G 内存：
/home/bonelee/app/bazel-0.4.2/bin/bazel build -c opt //tensorflow/contrib/android:libtensorflow_inference.so --crosstool_top=//external:android/crosstool --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain --cpu=arm64-v8a
2022 /home/bonelee/app/bazel-0.4.2/bin/bazel build -c opt //tensorflow/contrib/android:libtensorflow_inference.so --crosstool_top=//external:android/crosstool --host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain --cpu=arm64-v8a --local_resources=2048,.5,1.0 -j 3
你将在这里找到 libtensorflow_inference.so 文件：
bazel-bin/tensorflow/contrib/android/libtensorflow_inference.so
除了 .so 文件之外，我们还需要一个 JAR 文件。运行：
bazel build //tensorflow/contrib/android:android_tensorflow_inference_java
你将在这里找到该文件：
bazel-bin/tensorflow/contrib/android/libandroid_tensorflow_inference_java.jar
现在，可以将 .so 和 .jar 文件一起移到你的安卓项目中的「libs」文件夹。
Bleeding Edge Press TensorFlow For Machine Intelligence 免积分下载
Bleeding Edge Press TensorFlow For Machine Intelligence
这本书是一本关于学习算法的亲自介绍。它是为那些可能知道一些机器学习 (或不知道) 并且可能听说过 TensorFlow，但发现文档太令人望而生畏的人。学习曲线是温和的，你总是有一些代码来一步一步地说明数学。
TensorFlow 是一个受欢迎的机器学习库，它支持开源的创新和社区参与，但拥有大公司的支持、指导和稳定性。由于其众多的优势，TensorFlow 适合个人和企业，从初创企业到大公司，比如 google.TensorFlow。TensorFlow 目前正被用于自然语言处理、人工智能、计算机视觉和预测分析。
TensorFlow，由 google 于 11 月向公众开放，它是灵活、高效、可扩展和可移植的。任何形状和大小的计算机都可以运行它，从智能手机一直到庞大的计算集群。这本书从张力流的绝对基础开始。我们发现大多数关于 TensorFlow 的教程都试图同时教授机器学习概念和 TensorFlow 术语。在这里，我们首先确保您有机会在讨论机器学习概念之前熟悉 TensorFlow 的机制和核心 API。
目录
Part I. Getting started with TensorFlow
Chapter 1. Introduction
Chapter 2. TensorFlow Installation
Part II. TensorFlow and Machine Learning fundamentals
Chapter 3. TensorFlow Fundamentals
Chapter 4. Machine Learning Basics
Part III. Implementing Advanced Deep Models in TensorFlow
Chapter 5. Object Recognition and Classification
Chapter 6. Recurrent Neural Networks and Natural Language Processing
Part IV. Additional Tips, Techniques, and Features
Chapter 7. Deploying Models in Production
Chapter 8. Helper Functions, Code Structure, and Classes
Chapter 9. Conclusion
免积分下载地址：Bleeding Edge Press TensorFlow For Machine Intelligence.pdf
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