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如何复制 tf.keras.models.Model 子类?
我需要复制 keras 模型 但我无法知道可以做什么 除非该模型is not a tf keras models Model 子类 Note 使用copy deepcopy 将在没有任何错误的情况下工作 但是每当使用副本时都会导致另一个错误
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tensorflow
Keras
如何使用 TensorFlow 设置 Udacity 深度学习课程的学习环境 (Windows)
相信很多对深度学习感兴趣的人都听说过这门课程 https www udacity com course deep learning ud730 https www udacity com course deep learning ud730
Docker
tensorflow
deeplearning
在 Tensorflow 中使用队列将数据馈送到网络时分开验证和训练图
我一直在做大量关于如何使用队列将数据正确输入网络的研究 但是 我在互联网上找不到任何解决方案 目前我的代码能够读取训练数据并执行训练 但无需验证和测试 这里有一些重要的行构成了我的代码 images volumes utils inputs
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tensorflow
deeplearning
用于多输入图像的 VGG16 网络
我正在尝试将 VGG16 网络用于多个输入图像 使用具有 2 个输入的简单 CNN 训练该模型给了我一个 acc 大约 50 这就是为什么我想使用 VGG16 这样的既定模型进行尝试 这是我尝试过的 imports from keras a
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machinelearning
Keras
deeplearning
softmax_cross_entropy_with_logits和loss.log_loss有什么区别?
之间的主要区别是什么tf nn softmax cross entropy with logits and tf losses log loss 两种方法都接受 1 hot 标签和 logits 来计算分类任务的交叉熵损失 这些方法在理论上
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crossentropy
张量流:简单 LSTM 网络的共享变量错误
我正在尝试构建一个最简单的 LSTM 网络 只是想让它预测序列中的下一个值np input data import tensorflow as tf from tensorflow python ops import rnn cell im
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tensorflow
neuralnetwork
LSTM
在 Tensorflow 中混合前馈层和循环层?
有人能够在 Tensorflow 中混合前馈层和循环层吗 例如 输入 gt 转换 gt GRU gt 线性 gt 输出 我可以想象一个人可以用前馈层定义自己的单元 并且没有状态 然后可以使用 MultiRNNCell 函数进行堆叠 如下所示
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tensorflow
recurrentneuralnetwork
gatedrecurrentunit
AttributeError:该层从未被调用,因此没有定义的输入形状
我尝试通过创建三个类在 TensorFlow 2 0 中构建自动编码器 Encoder Decoder 和 AutoEncoder 由于我不想手动设置输入形状 因此我尝试从编码器的 input shape 推断解码器的输出形状 import
tensorflow
tfkeras
tensorflow20
如何将“实例键”添加到 keras 模型输入以在 gcloud ai-platform 中进行批量预测?
我正在尝试添加 键 以匹配 Google AI Platform 的批量预测输出 但是我的模型输入只允许一个输入 看起来像这样 input tf keras layers Input shape max len x tf keras lay
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tensorflow
gcloud
分布式张量流中的并行进程
我有带有训练参数的张量流神经网络 它是代理的 策略 网络正在核心程序的主张量流会话的训练循环中进行更新 在每个训练周期结束时 我需要将该网络传递给几个并行进程 工作人员 这些进程将使用它来从代理策略与环境的交互中收集样本 我需要并行执行 因
tensorflow SavedModel - 如何迭代保存
我正在采用新的SavedModel据我所知 API 是 未来 应该优先于tf train Saver 我想要实现的目标是每次保存一个模型N批次数 我想最多保留 20 个已保存的模型 显然我可以自己监控这一点 但如果tf train Save
tensorflow
使用sklearn宏f1-score作为tensorflow.keras中的指标
我已经为tensorflow keras定义了自定义指标 以在每个时期之后计算宏f1分数 如下所示 from tensorflow import argmax as tf argmax from sklearn metric import
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tensorflow
Keras
在 jupyter 中找不到 Tensorboard 作为魔法函数
我想使用最新的tensorflow 2 0 0a0在jupyter中运行tensorboard 使用tensorboard版本1 13 1和python 3 6 using tensorboard logdir logs base dir
python
tensorflow
tensorflow20
tensorboard
tensorflow2x
TensorFlow - 根据另一个变量的形状动态定义变量的形状
假设我有一定的张量x其维度未在图初始化时定义 我可以使用以下方法获得它的形状 x shape tf shape input x 现在 如果我想根据中定义的值创建一个变量x shape using y tf get variable vari
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tensorflow
Blenderbot 微调
我一直在尝试微调 HuggingFace 的对话模型 Blendebot 我已经尝试过官方拥抱脸网站上给出的传统方法 该方法要求我们使用 trainer train 方法来完成此操作 我使用 compile 方法尝试了它 我尝试过使用 Py
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NLP
Pytorch
huggingfacetransformers
如何使用 Keras 将图像文件夹转换为 X 和 Y 批次?
假设我有一个图像文件夹 例如 PetData Dog images Cat images 我如何将其转换为 x train y train x test y test 格式 我看到这种格式广泛用于 MNIST 数据集 如下所示 mnist
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tensorflow
Keras
target_vocab_size 在方法 tfds.features.text.SubwordTextEncoder.build_from_corpus 中到底意味着什么?
根据这个链接 https www tensorflow org datasets api docs python tfds features text SubwordTextEncoder build from corpus target
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tensorflow
NLP
使用稀疏张量计算梯度时,tensorflow给出nans
以下代码片段来自相当长的一段代码 但希望我可以提供所有必要的信息 y2 tf matmul y1 ymask dist tf norm ystar y2 轴 0 y1 和 y2 为 128x30 ymask 为 30x30 ystar 为
tensorflow
计算复合损失函数各部分的梯度范数
假设我有以下损失函数 loss a tf reduce mean my loss fn model output targets loss b tf reduce mean my other loss fn model output tar
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Tensorflow 何时更新权重和偏差?
张量流什么时候更新for循环中的权重和偏差 下面是tf的github上的代码 mnist softmax py https github com tensorflow tensorflow blob master tensorflow ex
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