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如何将急切执行中的模型转换为静态图并保存在 .pb 文件中?
想象一下我有模型 tf keras Model class ContextExtractor tf keras Model def init self super init self model self get model def cal
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tensorflow
eagerexecution
Tensorflow 无法获取变量的梯度,但可以获取张量的梯度
我感兴趣的是计算损失的梯度 该梯度是根据 TensorFlow 中矩阵乘法与 Eager Execution 的乘积计算得出的 如果乘积被计算为张量 我可以这样做 但如果它是assign ed 到变量中 这里是greatly减少代码 imp
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tensorflow
eagerexecution
创建 tf.keras 回调以保存 tf 2.0 训练期间每批的模型预测和目标
在tensorflow 2中 不再支持获取和分配 按照 中提供的答案 可以在自定义 keras 回调中访问 tf 1 x 中的批处理结果https stackoverflow com a 47081613 9949099 https sta
python
tensorflow
tfkeras
eagerexecution
使用 python 的多处理在 keras 中并行化模型预测
我正在尝试使用 python2 中 keras 提供的 model predict 命令并行执行模型预测 我对 python2 使用tensorflow 1 14 0 我有 5 个模型 h5 文件 并且希望预测命令并行运行 这是在 pyth
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NumPy
tensorflow
multiprocessing
eagerexecution
如何在 TensorFlow Eager 中分析图函数?
在 TensorFlow Eager 中 我可以使用 Python 的分析器来分析纯粹以 eager 模式运行的代码 但是 如果我使用以下命令将 python 函数 编译 为图形函数tf function or tf contrib eag
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tensorflow
Profiler
eagerexecution