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PyPI 中的 tf-nightly 和 tensorflow 有什么区别?
有什么区别tf nightly and tensorflow在 PyPI 中 pip install tf nightly pip install tensorflow 哪一个可靠 https pypi org project tf nig
python
tensorflow
pip
tensorflow20
PyPI
使用 Tensorflow 可以实现增量学习吗?
我正在尝试使用非常大的数据集 比我的记忆大得多 训练 Tensorflow 模型 为了充分利用所有可用的训练数据 我正在考虑将它们分成几个小 碎片 并一次在一个碎片上进行训练 经过一番研究 我发现这种方法通常被称为 增量学习 并基于这个维基
tensorflow
machinelearning
Keras
tensorflow20
完成 GeneratorDataset 迭代器时发生错误:已取消:操作已取消
在运行具有使用tensorflow 2 0的代码的kubeflow管道时 每个纪元结束时显示以下错误 W tensorflow core kernels data generator dataset op cc 103 完成 Generat
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Kubeflow
kubeflowpipelines
Keras 未在整个数据集上进行训练
因此 我一直在关注 Google 的官方张量流指南 并尝试使用 Keras 构建一个简单的神经网络 但在训练模型时 它并没有使用整个数据集 包含 60000 个条目 而是仅使用 1875 个条目进行训练 有什么可能的解决办法吗 import
python
tensorflow
machinelearning
Keras
tensorflow20
如何将使用 Tensorflow (python) 训练的模型转换为与 TensorflowJS 一起使用,而不涉及 IBM 云(从我现在的步骤开始)?
我正在尝试做什么 我正在尝试学习 TensorFlow 对象识别 并且像往常一样学习新事物 我在网上搜索教程 我不想涉及任何第三方云服务或 Web 开发框架 我想学习仅使用本机 JavaScript Python 和 TensorFlow
tensorflow
tensorflow20
tensorflowjs
使用 tfds.load() 无法访问 CelebA 数据集
我正在尝试在深度学习项目中使用 CelebA 数据集 我有来自 Kaggle 的压缩文件夹 我想解压缩 然后将图像拆分为训练 测试和验证 但后来发现这在我的设备上是不可能的不那么强大 system 因此 为了避免浪费时间 我想使用 Tens
python3x
image
deeplearning
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tensorflowdatasets
如何在tf.data.Dataset.map()中使用Keras的predict_on_batch?
我想找到一种使用 Keras 的方法predict on batch inside tf data Dataset map in TF2 0 假设我有一个 numpy 数据集 n data 10 5 my data np random ra
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tensorflow
Keras
tensorflowdatasets
tensorflow20
将 TensorFlow 张量转换为 Numpy 数组
问题描述 我正在尝试在 TensorFlow 2 3 0 中编写自定义损失函数 为了计算损失 我需要y pred要转换为 numpy 数组的参数 但是 我找不到将其转换为
python
tensorflow
Keras
tensorflow20
如何合并两个(或更多)TensorFlow 数据集?
我已获取具有 3 个分区的 CelebA 数据集 如下所示 gt gt gt celeba bldr tfds builder celeb a gt gt gt datasets celeba bldr as dataset gt gt g
python
tensorflow
tensorflowdatasets
tensorflow20
Tensorflow 2.0 中 KerasLayer 的 TimeDistributed
我正在尝试使用来自tensorflow hub的预训练模型构建CNN RNN base model hub KerasLayer https tfhub dev google imagenet resnet v2 50 feature ve
无法恢复 TextVectorization 类的图层 - 文本分类
系统信息 谷歌合作实验室 当我运行官方张量流基本文本分类提供的示例时 一切运行良好 直到模型保存 但是当我加载模型时 它给了我这个错误 运行时错误 无法恢复 TextVectorization 类的图层 TextVectorization
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tensorflow
Keras
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textclassification
加载张量板失败
错误 无法启动 TensorBoard 以 1 退出 标准错误的内容 回溯 最近一次调用最后一次 文件 home arshad anaconda3 bin tensorboard 第 10 行 位于 sys exit run main 文件
machinelearning
Anaconda
tensorboard
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tfkeras
从 TensorArray 到 Tensor
给定一个具有固定大小的 TensorArray 和具有统一形状的条目 我想通过将 TensorArray 的索引维度作为常规轴来获取包含相同值的 Tensor TensorArrays 有一个名为 gather 的方法 据称它应该可以做到这
python
tensorflow
tensorflow20
Tensorflow 2.0 数据集和数据加载器
我是一个pytorch用户 我习惯了pytorch中的data dataset和data dataloader api 我正在尝试使用tensorflow 2 0构建相同的模型 我想知道pytorch中是否有与这些api类似的api 如果没
tensorflow
Pytorch
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Tensorflow2.0:GPU 在超参数调整循环期间内存不足
我正在尝试对使用 GPU 扩展的 Tensorflow 2 0 编写的卷积神经网络进行一些超参数调整 我的系统设置是 Windows 10 64 位 GeForce RTX2070 8GB 张量流 2 0 测试版 CUDA 10 0正确安装
python
Keras
OutOfMemory
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尝试使用屏蔽输入对 LSTM Seq2Seq 执行推理时出现 CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
我正在使用 keras 层tensorflow 2 0建立一个简单的基于 LSTM 的 Seq2Seq 文本生成模型 versions我正在使用 Python 3 6 9 Tensorflow 2 0 0 CUDA 10 0 CUDNN 7
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tensorflow
LSTM
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tfkeras
Tensorflow pad序列特征列
如何在特征列中填充序列以及什么是dimension in the feature column 我在用Tensorflow 2 0并实现文本摘要的示例 对于机器学习 深度学习和 TensorFlow 来说还很陌生 我碰到feature co
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tensorflow
machinelearning
deeplearning
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如何在 Tensorflow 2.0 中应用 Guided BackProp?
我从Tensorflow 2 0并尝试实现 Guided BackProp 来显示显着性图 我首先计算之间的损失y pred and y true图像的梯度 然后找到由于这种损失而导致的所有层的梯度 with tf GradientTape
python
tensorflow
Keras
backpropagation
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TensorFlow v2:替换 tf.contrib.predictor.from_saved_model
到目前为止 我正在使用tf contrib predictor from saved model加载一个SavedModel tf estimator模型类 然而 不幸的是这个函数在 TensorFlow v2 中被删除了 到目前为止 在
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tensorflow
tensorflowserving
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tensorflowestimator
TensorFlow 2.5.0 与 NumPy 1.21+ 不兼容? (2021-10-05)
对于所有偶然发现这一点的人 我最近正在做图像分类 将 CNN 拟合到一些标记数据上 我想使用 keras 的模块进行数据增强 但是 我遇到了 NotImplementedError 更具体地说 它逐字地说如下 NotImplementedE
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NumPy
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