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如何从文本文件或numpy数组初始化tf.feature_column.embedding_column?
我不知道如何从文本文件或numpy数组初始化tf.feature_column.embedding_column?谢谢。 -
从检查点创建Estimator并另存为SavedModel,无需进一步培训
我已经从TF Slim Resnet V2检查点创建了一个估算器,并对其进行了测试以进行预测。我所做的主要工作基本 -
Tensorflow估算器:使用加权分布(概率)的样本
我想使用加权分布(概率)采样数据 示例如下: 类分配: <code>doc_distribution = {0: 40, 1: 18, 2: 8, -
如何使用Tensorflow对象检测API和tf.estimator执行自定义数据扩充?
我知道<code>model.config</code>已经通过使用类似的方式提供了它们: <pre><code> data_augmentation_options { ra -
估计器训练期间无评估且无记录
我正在训练玩具数据集上的DNNLinearCombinedClassifier。在训练期间,训练损失不会显示在标准输出上。实际 -
使用张量流估计器计算分类精度
我正在使用tf.estimator.DNNLinearCombinedClassifier。我有4个类,在tf.feature_column.indicator列中以字符串表示: < -
使用tensorflow估计器头api抛出错误
我使用head api作为 <a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/estimator/Head" rel="nofollow noreferrer">https://www.tens -
AttributeError:在tensorflow服务中保存keras模型时,'list'对象没有属性'dtype'
我已经使用下面给出的代码在keras中训练了一个模型,试图将其保存在TFS(tensorflow服务)中 <pre><code>m -
如何在张量板上针对估算器模型绘制每秒的评估步长
我试图在张量板上绘制每秒评估指标。我试图创建一个会话挂钩来计算指标。以下是我的代码: <pre>< -
加载由TF v2中的估算器生成的SavedModel
我使用TF2中的估算器BoostedTreesClassifier训练了一个模型,并将其保存为SavedModel。 我遇到一些问题,以了 -
从零开始在Tensorflow中创建评估指标
我将tensorflow Estimator API与tensorboard一起使用,并且尝试创建自定义评估指标,该指标不在tf.compat.v1.metrics -
FinalExporter在Google AI平台上的TensorFlow 2.1中无法使用 日志
我正在尝试升级模型以使用AI平台2.1而不是1.15,但是我无法使用<code>FinalExporter</code>。 我按照<a href -
将 Tensorflow Estimators 与 Dataset API 结合使用会导致奇怪的步骤行为
我在 Tensorflow 的 Estimator 和数据集 API 的训练循环行为方面遇到了一些问题。 代码如下(<em>tf2.3</em>):< -
使用 tf.function
我正在使用 tensorflow 2.4 并尝试为加载的估算器 (tf.estimator.BoostedTreesRegressor) 生成示例。 我正在使用 -
input_fn 具有多个数据集的张量流估计器
我正在尝试构建一个联合学习模型,为此我需要训练多个模型,每个模型都有特定的数据。 然后我 -
将 feed_dict 与 Tensorflow Estimator API 一起使用,“您必须为占位符张量‘Placeholder’提供一个值为 dtype float 和 shape [?,784]”
我正在尝试将自定义 <code>Estimator</code> 与 <code>feed_dict</code> 一起使用。根据几个相关问题,例如<a href="ht -
如何在联邦学习中检索初始化权重改变它们 Tensorflow Estimator
我正在尝试对使用 Tensorflow Estimator 制作模型的代码实施联邦学习。 我想通过以下方式模拟联邦学 -
Tensorflow:从estimator导出的变量文件中读取变量值
estimator导出的模型组织如下: 1611668401: <pre><code>|- assets |- saved_model.pbtxt |- variables |- variabl -
Tensorflow:导出的模型在 assets.extra 中找不到文件
我有通过 tf.estimator 导出的模型,组织如下: 1612174125: <pre><code>|- assets |- assets.extra - ind -
ModuleNotFoundError:tensorflow 2.1.0 没有名为“tensorflow_core.estimator”的模块
使用 tensorflow 时,出现以下错误消息 <pre><code>ERROR:root:Internal Python error in the inspect module. Below is the trac -
转换为 Tensorflow Lite 时 tf.ParseExampleV2 的问题:“op 既不是自定义操作也不是弹性操作”
请原谅我的英语。 我一直在尝试处理 tensorflow (v2.x) 的 Estimators API,但是当我尝试使用此代码将模 -
tf.estimator.BoostedTreesEstimator 在使用涉及 tf.math.abs
<em>我提交了一个与此问题相同的 <a href="https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/48119" rel="nofollow noreferrer">bug -
为什么我的准确度越来越低,损失越来越大?
由于具有分布式训练 API 支持,我选择了 TensorFlow 估算器进行实施。好吧,老实说,我找到了一个代码, -
STANDALONE_CLIENT 模式,当尝试使用估计器进行分布式训练时?
我正在远程访问我的大学 2 机器。为此,我正在使用 TensorFlow 多工作器镜像策略。我正在尝试在两台机 -
OSError: [Errno 9] 当使用 tensorflow 镜像策略在多个 GPU 上部署模型时,tensorflow Estimer 中的文件描述符错误
我正在尝试使用一台机器在两个 GPU 上部署深度学习模型。我正在使用 TensorFlow 镜像策略。我收到以下错 -
AttributeError: 模块“tensorflow_estimator.python.estimator.api._v1.estimator”没有属性“inpus”
我正在尝试使用线性分类器进行预测,这里列出了估计器的构建和训练: <pre><code>model = tf.estimator.Line -
如何使用训练有素的估计器在张量流中进行预测
我试图使用训练有素的估计器对一些测试数据进行预测,但我的预测结果不好,您能检查一下我的代码 -
机器学习估计器训练步骤无法在终端中显示
我正在尝试在 tensorflow 中构建一个线性分类器,下面是我的代码: <pre><code>model = tf.estimator.LinearClassif -
自定义估算器上的 Tensorboard 找到自定义标量但不会显示
我希望将 Tensorboard 用于 <a href="https://github.com/BNN-UPC/GNNetworkingChallenge" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/B -
是否有一个函数可以总结类似于 Keras 的 model.summary() 的 tf.estimator.Estimator 模型?
我想获得 <code>tf.estimator.Estimator</code> 中使用的 Nural Network 模型的摘要信息。是否有任何函数可以用来显