张量流中是否存在无操作（传递）操作？

在线预测失败 并显示 无法从源中获取字节形式的元素 这是什么意思以及如何解决它 我使用以下代码生成预测 request data examples pickup longitude 73 885262 pickup latitude 40

我使用 Keras 和 TensorFlow 后端来训练 CNN 模型 之间是什么model fit and model evaluate 我应该最好使用哪一种 我在用model fit 截至目前 我知道的用处model fit and m

我使用以下代码 由here https github com keras team keras blob master examples mnist cnn py 运行 CNN 来训练 MNIST 图像 from future import

我设计了一个全连接 MLP 具有 2 个隐藏层和 1 个输出层 如果我使用批量或小批量梯度下降 我会得到一个很好的学习曲线 But a straight line while performing Stochastic Gradient D

给定一个包含伯努利分布均值的一维张量 如何使用给定的均值对相应的一维张量进行采样 TensorFlow 似乎只有random normal and random uniform实现的功能 我可以使用一些复杂的东西 例如 tf ceil tf

我对深度学习很陌生 所以请原谅我这个可能很简单的问题 我训练了一个网络来分类positive and negative 为了简化图像生成和拟合过程 我使用了ImageDataGenerator和fit generator函数 如下图 imp

我尝试通过 pip 安装 TensorFlow pip install tensorflow 但是得到这个错误 找不到满足tensorflow要求的版本 来自版本 这个问题有解决办法吗 我还是想通过pip安装 如果您只因为 Keras 而需

我是张量流新手 我想改编 MNIST 教程https www tensorflow org tutorials layers https www tensorflow org tutorials layers用我自己的数据 40x40 的图

我的操作系统是 Ubuntu 16 04 Python版本是3 5 张量流版本是14 0 当我尝试为 TF Eager 模块编写简单代码时 import tensorflow as tf import tensorflow contrib

我正在张量流中实现 RBM 使用小批量实现参数更新存在障碍 有2个张量 第一个张量的形状是 100 3 1 第二个张量的形状是 100 1 4 数字 100 是批次大小 所以我想将这些张量相乘 得到 100 3 4 张量 但是当我实现这样的

我正在尝试使用 LSTM 网络通过 Keras 和 Tensorflow 进行外汇预测 我当然希望它能够在很多天的交易中进行训练 但要做到这一点 我必须给它提供具有大跳跃和无运动阶段的连续数据 当市场收盘时 这并不理想 因为它变得由于这些跳

该脚本用于进行检测 权重文件是 yolov4 coco 预训练模型 可以在这里找到 https drive google com file d 1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe b9PaT view https dri

这个问题在这里已经有答案了 在keras中 每次运行都有很高的方差和不稳定的性能 为了解决这个问题 根据https keras io getting started faq how can i obtain reproducible res

我正在研究 Google Cloud ML 我想对 jpeg 图像进行预测 为此 我想使用 gcloud beta ml 预测 instances INSTANCES model MODEL version VERSION https cl

以下代码 复制 粘贴可运行 说明了如何使用tf layers batch normalization import tensorflow as tf bn tf layers batch normalization tf constant

据我了解 使用 bazel 我只能生产libtensorflow cc so and libtensorflow framework so 我需要生产静态库与位置无关 fPIC 因为稍后我会将它们链接到我自己的动态库 I found 这个答

这个问题在这里已经有答案了 任务是获取a的每层输出预训练的 cnn inceptionv3 https www tensorflow org versions master tutorials image recognition index

我正在使用 Tensorflow 对象检测 API 来检测和定位图像中的一类对象 为了这些目的 我使用预先训练的faster rcnn resnet50 coco 2018 01 28 model 我想在训练模型后检测拟合不足 过度拟合 我

我按照教程 TF Layers 指南 构建卷积神经网络 以下是代码 https github com tensorflow tensorflow blob r1 1 tensorflow examples tutorials layers

我正在尝试构建一个可以在音频和视频样本上进行训练的模型 但出现此错误ValueError Please initialize TimeDistributed layer with a Layer instance You passed Te