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具有字符串输入的 Tensorflow 数据集不保留数据类型
All 可重现的下面的代码在 Google Colab 上使用 TF 2 2 0 rc2 运行 改编简单的例子文档 https www tensorflow org api docs python tf data Dataset用于从简单的
NumPy
tensorflow
tensorflow20
tensorflowdatasets
TensorFlow 2 自定义损失:“没有为任何变量提供梯度”错误
我有一个图像分割问题必须在 TensorFlow 2 中解决 特别是 我有一个由航空图像及其各自的掩模配对组成的训练集 在蒙版中 地形为黑色 建筑物为白色 目的是预测测试集中图像的掩模 我使用带有最终 Conv2DTranspose 的 U
python
tensorflow
imagesegmentation
tensorflow20
lossfunction
Tensorboard 检查点:访问被拒绝。 ;输入/输出错误
我正在尝试按以下方式在 Jupyter anaconda 中创建张量板 错误发生在以下情况 write images True 否则 此代码可以正常工作 有什么原因会发生这种情况吗 log dir logs fit datetime dat
tensorflow
tensorflow20
Tensorflow @tf.function - 无法在 Tensorflow 图形函数内获取会话
我正在尝试将 tf function 指令与 Keras 功能 API 结合使用 在简单神经网络的训练步骤中创建 TF 图 我使用的是与 Python 3 7 一起安装的 Tensorflow v 2 1 0 但是 我得到了标题中所示的运行
tensorflow
tensorflow20
tfkeras
张量流2.0中是否有cudnnLSTM或cudNNGRU替代方案
The CuDNNGRU in TensorFlow 1 0真的很快 但当我转向TensorFlow 2 0我找不到CuDNNGRU 简单的GRU真的很慢TensorFlow 2 0 有什么办法可以使用吗CuDNNGRU in Tensor
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tensorflow
Keras
recurrentneuralnetwork
tensorflow20
如何将 TensorFlow (v. 2) Hub 中预训练的 KerasLayer 与 tfrecords 结合起来?
我有一个包含 23 个类的 tfrecord 每个类有 35 张图像 总共 805 张 我当前的 tfrecord 读取函数是 def read tfrecord serialized example feature description
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Keras
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TFRecord
tensorflowhub
实现多类骰子损失函数
我正在使用 UNet 进行多类分割 我对模型的输入是HxWxC我的输出是 outputs layers Conv2D n classes 1 1 activation sigmoid decoder0 Using SparseCategor
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tensorflow
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semanticsegmentation
为 Tensorflow 模型选择损失和指标
我正在尝试使用预训练的方法进行迁移学习Xception具有新添加的分类器的模型 这是模型 base model keras applications Xception weights imagenet input shape 224 224
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machinelearning
Keras
deeplearning
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具有非常大的 HDF5 文件的 Tensorflow-IO 数据集输入管道
我有非常大的训练 30Gb 文件 由于我的可用 RAM 无法容纳所有数据 因此我想批量读取数据 我看到有 Tensorflow io 包实施了一种方式 https www tensorflow org io api docs python
python
tensorflow
machinelearning
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tensorflowdatasets
如何获取 TensorFlow 数据集每个类的样本
我正在使用 TensorFlow 数据集中的数据集 有没有一种简单的方法来访问数据集中每个类的样本数量 我正在搜索 keras api 但没有找到任何可以使用的函数 最终我想绘制一个条形图 其中 Y 轴为样本数 X 轴为 int 指示类 I
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tensorflow20
tensorflowdatasets
保存/加载 Tensorflow Keras 模型仅用于预测
我有一个带有自定义损失的张量流 keras 模型 尝试后 我想使用存储模型model save path 并在另一个 python 脚本中仅使用以下命令加载模型进行预测model tf keras models load model mod
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tfkeras
安装配置文件插件后,在张量板上找不到配置文件按钮
张量板版本 2 3 0 在 Tensorboard 上安装 profile plugin 之前 所以我遵循了这个顺序 pip install U tensorboard plugin profile gt Successfully inst
pip
tensorflow20
tensorboard
Profile
tf.keras 和 tf.python.keras 有什么区别?
我遇到过严重的不兼容问题 因为相同的代码在其中一个与另一个之间运行 例如 获取张量的值 编译模型 节省优化器 展望Github源码 模块及其导入看起来相当相同 并且tf keras甚至进口自tf python keras 在教程中 我经常看
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Keras
tensorflow20
将形状不等的数组列表转换为 Tensorflow 2 数据集:ValueError:无法将非矩形 Python 序列转换为 Tensor
我以列表的形式标记了数据形状不均 arrays array array 1179 6 208 2 1625 92 9 3870 3 2136 435 5 2453 2180 44 1 226 166 3 4409 49 6728 10 17
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tensorflow
Keras
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tensorflowdatasets
Tensorflow 2.0 - AttributeError:模块“tensorflow”没有属性“Session”
当我执行命令时sess tf Session 在 Tensorflow 2 0 环境中 我收到如下错误消息 Traceback most recent call last File
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Keras
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Tensorflow Lite,图像大小零误差
其实我的问题很简单 我想在tensorflow lite模型中使用我自己的数据 所以 我写了这行代码 root path r C Users 90531 Desktop dataset b image path os path join o
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TensorFlowLite
具有自定义训练循环的 Tensorboard Graph 不包括我的模型
我已经创建了自己的循环 如 TF 2 迁移指南中所示here 我目前只能看到图表 VISIBLE 下面的代码部分 我如何制作我的模型 在 NOT VISIBLE 部分 在张量板上可见 如果我没有使用自定义训练循环 我可能会选择记录在案 mo
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tensorboard
Tensorflow:会话图为空。 Python
大家好 我正在使用 Tensorflow 2 0 在这些代码行中 import tensorflow as tf hello tf constant Hello World sess tf compat v1 Session sess ru
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Session
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GPU 未被 TensorFlow 捕获
我安装了tensorflow using pip install tensorflowWindows 上的 Anaconda 虚拟环境中 我尝试测试 GPU 是否启用 然后输入 import tensorflow as tf print N
tensorflow
Anaconda
GPU
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如何处理 TensorFlow 中的错误“证书验证失败:证书已过期”?
我刚刚开始使用 CIFAR10 数据集在 Python 中使用 TensorFlow 创建图像分类程序 如下this教程 到目前为止 这是我的代码 import tensorflow as tf from tensorflow keras
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Keras
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