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当我在Keras / tensorflow 2.0中更改嵌入层中的参数时,了解嵌入的输出和错误消息
我正在尝试理解和熟悉嵌入。 我创建了一个由5个数据集组成的5000个观察值的人工数据集: <ol -
导入“ tensorflow”时出现“导入错误:DLL加载失败:找不到指定的模块”
<a href="https://i.stack.imgur.com/CxMgA.png" rel="nofollow noreferrer">Error image</a>我已经安装了TensorFlow 2.0,并且已经 -
“该工人或驾驶员正在等待接收类定义,以便...”
也许这是一个小问题,但是执行Ray和tensorflow时我得到了此消息,并且脚本停止了。我该如何解决这个问 -
使用Keras运行带有嵌入的神经(Kaggle内核)时出错
以下代码来自Kaggle内核,略有改动以减少计算负荷。 您可以在此处下载数据:<a href="https://www.kaggl -
我在text_classification_rnn的Google tensorflow2.0教程中遇到一个意外错误
当我阅读Google tensorflow2.0教程时,尝试在jupyter中进行测试时遇到意外错误。太奇怪了!它在Google colab中 -
在Windows 10上使用bazel 0.29.1构建TensorFlow 2失败
尝试使用Bazel编译<strong> TF 2.0 </strong>,最终失败。 我在这个问题上苦苦挣扎了一段时间,在网上查询了 -
在GCP上正确处理日志级别
我在GCP实例上运行了一些TensorFlow代码。生成的所有日志都保存在StackDriver中,但是大多数日志都保存为 -
如何在TF2.0中的`tf.Module`中初始化变量
在Tensorflow2.0中,我发现可以通过以下方式初始化模型中的变量 <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>c -
TypeError:传递给参数“ input”的值的DataType int64不在允许值列表中:float16,bfloat16,float32,float64
我正在尝试运行模型并根据mnist kaggle数据集预测测试数据。但是尝试进行预测时出现错误。原因和解决 -
为具有特征列和预处理的Tensorflow 2 Keras模型提供服务(从tf 1.x估算器迁移)
我正在将使用估算器构建的当前Tensorflow 1.x模型迁移到Tensorflow 2.0 Keras。在涉及序列化服务模型之前,迁 -
tensorflow 2.0创建TF记录内存消耗
我的数据集组织如下: <pre><code>patient_{i}/dataset_{j} </code></pre> 其中i和j是整数索引。现在,对于每 -
Tensorflow文本生成教程嵌入层方向错误?
我正在研究tensorflow示例<a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/text/text_generation" rel="nofollow noreferrer">here</a>, -
如果顺序构建模型,是否需要进行tensorflow混洗和批处理?
我正在查看递归神经网络演练<a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/text/text_generation" rel="nofollow noreferrer">here -
如何使用tensorflow 2生成frozen_inference_graphe.pb和.pbtxt文件
我想在opencv中使用我自己的tensorflow 2 / keras模型(cv.dnn.readNetFromTensorflow(bufferModel [,bufferConfig])。但是 -
Tensorflow RNN文本生成示例教程
看看本教程<a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/text/text_generation" rel="nofollow noreferrer">here</a>,他们使用“ R -
从本地驱动器将保存的训练过的Tensorflow模型加载到Google Datalab
我有一个经过tensorflow v2训练的模型,已经保存在本地驱动器上。 我需要在Google Datalab中使用此模 -
有机会在PyCharm中获得Tensorflow 2.0的完全自动完成功能吗?
我已经升级到tensorflow-gpu == 2.0,现在我在PyCharm中的自动完成功能非常有限(例如无法查看方法签名)。 -
Tensorflow 2在Colab中突然停止训练
我刚刚注意到我的模型没有训练并在第1阶段停止? <pre><code>history = model.fit(X_modified, ys, epochs = 500, ba -
Colab GPU梯级双向LTSM模型非常缓慢
我有以下双向LTSM模型。昨天运行非常快,每个时期大约3分钟。现在,当我运行它 <pre><code>model = Seque -
Tensorflow 2.0中的时间序列预测-如何使用最后一个验证数据集进行预测?
到目前为止,我正在(拼命)试图弄清楚Tensorflow 2.0的运气不好,但是我认为我已经满足了目前的需求。 -
当我使用tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay时,如何在TensorFlow 2.0中获得SGD优化器的当前学习率?
我想在tensorflow2.0的SGD优化器中降低学习率,我使用了以下代码: <pre><code>lr_schedule = tf.keras.optimizers.s -
将TensorFlow 2模型导出到OpenVino
我想将TensorFlow 2模型导出(优化)到OpenVino。 我发现的唯一文档与Tensorflow 1有关。按照说明进行操 -
在tf.keras中的GAN实现中设置.trainable变量
在GAN的实现中,我对<code>.trainable</code>的{{1}}语句感到困惑。 给出以下代码片段(摘自<a href="h -
计算Tensorflow顺序模型中的权重数量
我在TF2中有一个顺序模型,如下所示: <pre><code>model = Sequential() model.add(Bidirectional(LSTM(256, input_shape=(X -
添加没有参数的图层后无法加载优化器权重
<strong>模型A </strong>: <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>ipt = Input(batch_shape=(32, 240, 4)) x1 = Conv1D(16, -
TF2.0:变压器模型ValueError:形状(40759、128)和(40765、128)不兼容
Transformer模型具有以下参数。我使用h5py保存并重新加载了模型。我仅在少数数据集上遇到此错误。 -
像vscode这样的ide无法使用tensorflow2.0 api进行定义
例如, <a href="https://i.stack.imgur.com/ZsDuR.png" rel="nofollow noreferrer">example</a> 我尝试重新安装tf2.0,但 -
Tensorflow 2.0:自定义keras度量标准导致tf.function跟踪警告
当我使用以下自定义指标(keras风格)时: <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>from sklearn.metrics import -
在TensorFlow 2.0中使用GRUCell时总是出现错误
当我将代码从TensorFlow 1.4迁移到TensorFlow 2.0时,GRUCell总是报告错误。 这是我在TensorFlow 1.4中的代码 -
如何将tfa.seq2seq.BahdanauAttention与tf.keras功能性API结合使用?
我想将<a href="https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/seq2seq/BahdanauAttention" rel="nofollow noreferrer"><code>tfa.se