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Tensorflow.keras的项目组织。应该是一个子类tf.keras.Model吗?
我正在使用Tensorflow 1.14和<code>tf.keras</code> API来构建许多(> 10)的differnet神经网络。 (我也对使用Tensorfl -
跨多个GPU镜像多GPU模型
我有一个使用多个GPU进行计算的tensorflow(tf2.0)/ keras模型。模型中有2个分支,每个分支都在单独的GPU上 -
自定义层需要将tf.keras.input空张量更改为numpy ndarray-'Tensor'对象没有属性'numpy'错误
我编写了一个<code>tf.keras</code>自定义层,在其中使用了一些仅适用于<code>numpy</code>数组的函数,因此, -
在Keras的每个时代看似重复的训练
我正在使用Tensorflow Keras在Google Colab上使用fit_generator()在ImageDataGenerator批次中训练二进制Sigmoid分类CNN -
将.pb转换为.dlc时出现Keras_retinanet(成功将.h5转换为.pb)错误
<strong>我已使用以下格式将.h5文件创建为.pb:</strong> <pre><code>def freeze_session(session, keep_var_names=None, o -
在Tensorflow.keras 2.0中,当一个模型有多个输出时,如何为model.fit()定义一个灵活的损失函数?
比方说,这是一个具有两个输出的模型。 <pre><code>import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.keras.Input(sh -
使用Tensorflow 2的Keras Functional API时传递`training = true`
在TF1中以图形模式运行时,我相信当我使用函数式API时,需要通过feeddict连接<code>training=True</code>和<code>t -
在tensorflow 2中冻结子层
我有一个由自定义图层组成的模型。每个自定义层都包含许多tf.keras.layers。问题是,如果我想在定义模 -
无法加载Tensorboard
错误:无法启动TensorBoard(已退出1)。 stderr的内容: 追溯(最近一次通话): 在第10行中输入文件 -
Keras:如何在编解码器设置中使用多GPU(multi_gpu_models)?
我有两个模型:编码器和解码器,我将它们组合成一个可变自动编码器。 此代码适用于单GPU情况 -
tf.gradient不支持的问题?
<pre><code> y_c = model.layers[-1].output.op.inputs[0][0, class_idx] # y_c = model.output[0, class_idx] # layer_output = model.get_ -
Word2Vec子采样-实现
我正在Pytorch和Tensorflow2中实现<a href="https://arxiv.org/pdf/1310.4546.pdf" rel="nofollow noreferrer">Skipgram</a>模型。我 -
自定义TensorFlow Keras优化器
假设我想编写一个符合<code>tf.keras</code> API的自定义优化器类(请注意,我当前正在使用TensorFlow 2.0.0)。 -
如何提高简单神经网络的速度?
我刚刚开始探索TensorFlow,但是我遇到了有关性能的问题。首先,我尝试实现一个模型来模拟逻辑门。假 -
Keras斜切切片模型逐层使用,不输出而直接损失
我有两个输出,而其中只有一个(<code>x1</code>)是模型的输出。我也想获得第二(<code>x2</code>),但仅 -
我的张量对象的gor错误没有属性编译
这是基于keras张量流的模型<br/> <pre><code>base_model = VGG16(include_top = False, input_shape=(32, 32, 3)) base_model.lay -
无效的参数:您必须使用dtype float和形状[?,32,32,3]
我遇到了以下错误<br/> <blockquote> InvalidArgumentError:找到2个根本错误。 (0)无效的参数: -
如果在图层上添加正则化,为什么损耗曲线变得不平滑?
我用张量流训练模型。但是,它过于适合,于是我尝试添加一个正则化术语来避免它。但是该模型的损 -
tf。 load_model返回传递给优化器的意外关键字参数:名称
我的cnn模型包含一个Lambda层。当我在保存模型后加载模型时,代码抛出错误“ TypeError:传递给优化器的 -
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 -
CycleGAN,keras模型无法产生所需的输出
我正在尝试运行以下代码。我在Colab和Spyder上都尝试过。它运行成功,但是结果有问题。在这个项目中, -
TensorFlow Keras CuDNNGRU到GRU的转换
我在TensorFlow 1.14中使用(现已弃用的)<a href="https://www.tensorflow.org/versions/r1.14/api_docs/python/tf/keras/layers/CuD -
修改后的vgg16我的精度太低
尝试训练cifar-10数据集<br/> <pre><code>lambda_handler() missing 2 required positional arguments: 'event' and 'co -
Keras)如何从回调获取输入和输出图像以在Tensorboard中可视化
首先 <h2>我必须使用函数<em> fit_generator()</em>和<strong> model.fit_generator(...)</strong> </h2> 在这种 -
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 -
Tensorboard回调未编写训练指标
当模型需要足够长的时间来推断时(即,足够的参数和足够大的数据),并且当<code>convert -limit map 300 -de -
当调用tf.keras.model.fit时,Tensorflow 2.0不会遍历整个数据集
我正在使用tensorflow 2.0在tf.keras中训练一个模型。 <strong>我遇到一个问题,我的模型似乎可以成功训练, -
无法删除从Tensorflow.Keras.models.save保存的文件
我是Tensorflow 2.0的新手,目前将我的旧脚本从Keras(tensorflow 1.8)移植到新版本的Tensorflow。 我的问题是我 -
Keras CNN TypeError:float()参数必须是字符串或数字,而不是'NoneType'
我尝试使用<code>ImageDataGenerator</code>和<code>flow()</code>用Keras设置二进制CNN。我看过其他具有类似问题的线 -
值错误:形状不匹配-使用张量流时
当运行下面的代码时,我得到一个错误,说有形状不匹配,在谷歌上搜索后,我发现这通常是由于当目