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将Tensorflow Hub与TF2和Universal Sentence Encoder v4结合使用
尝试使用TF2和通用句子编码器。我在下面使用相同的代码,它适用于其他一些Hub模式(nnlm-20,50,128),但 -
以下代码不是由GPU运行的,而是我的带有mnist的原始代码是由gpu运行的?
我原来的keras.Tensorflow 2.0由GPU运行<br/> 但我尝试运行此代码<br/> <pre><code>for label in range(10): print( -
为什么使用tensorflow2.0的同一数据集的训练准确性和验证准确性会有所不同?
我正在使用tensorflow2.0和tensorflow_datasets进行训练。但是我不明白:为什么训练的准确性和损失与valdataion -
如何在tf.keras中计算w.r.t权重的梯度并将其记录下来以在张量板上监视梯度?
我实际上是在使用TF keras开发基本GAN,在这里我使用<strong> train_on_batch </strong>方法来训练生成器和鉴别器 -
尝试对具有屏蔽输入的LSTM Seq2Seq进行推理时,CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
我正在tensorflow 2.0上使用keras图层来构建简单的<strong>基于LSTM的Seq2Seq模型以生成文本</strong>。 <blockquo -
tensorflow 2.0 GPU设置可用的GPU?
<pre><code>from tensorflow.python.client import device_lib def get_available_gpus(): local_device_protos = device_lib.list_local_device -
对于Tensorflow 2.0上基于LSTM的Seq2Seq,推断期间解码器模型上的InvalidArgumentError
<blockquote> <strong>版本</strong>:Python 3.6.9,Tensorflow 2.0.0,CUDA 10.0,CUDN 7.6.1,Nvidia驱动程序版本410.78。< -
检查失败:CUDA_SUCCESS == cuCtxSetCurrent
<ul> <li>当我在(1)之后运行hparams Dashboard时,第一个试验运行正常,但是对于第二个试验,我收到此错误 -
AttributeError:模块“ tensorflow.python.keras.backend”没有属性“ get_graph”
我一直在研究用于物体检测的keras yolov3模型。此错误不断出现。 这是错误: <pre><code>AttributeError: modu -
如何从R(带有Keras库)中最大化Tensorflow 2.0的GPU使用率?
我将R与Keras和tensorflow 2.0一起在GPU上使用。 将第二台显示器连接到我的GPU后,在深度学习脚本中收 -
如何在TensorFlow 2 Eager中获得learning_phase?
<code>K.learning_phase()</code>获取值,而不是张量本身。我需要学习阶段张量以馈送给<code>K.function</code>以获 -
我的val_loss波动并且每5步我的val_los很高
我找到了一个非常有用的网站来学习ResNet,并且使用他的代码来训练我的图像,但是我发现我的val_loss波 -
如何禁用例如使用转移学习在tf.keras.Model中删除以生成激活最大化图像
我正在使用转移学习和keras.applications.InceptionV3。我成功地训练了模型。 但是,当我想生成“激活 -
Keras fit_generator输入形状错误
我正在使用ImageDataGenerator将成批图像输入到神经网络,但是无法找到正确的方式来馈送图像。运行以下 -
Keras预测糖尿病性视网膜病变
我正在尝试通过使用<code>densenet121</code>中的<code>keras</code>模型来预测糖尿病性<strong>视网膜病变</strong>。 -
创建像relu6这样的自定义非线性
有人可以帮助我找到使我能够固定阈值(最大值)不超过relu6的功能。 我尝试过 <pre><code> X = m -
如何在张量流顺序模型中添加CRF层?
我正在尝试在TensorFlow顺序模型中实现NER问题的CRF层。我不确定该怎么做。之前,当我实现CRF时,我使用 -
Tensorflow 2.0 / Keras:使用SparseTensor作为Conv2D层的输入
我正在尝试使用Tensorflow 2.0的Keras库构建网络, <ol> <li>以<code>SparseTensor</code>作为输入,并且</li> <li> -
Keras ---在fit_generator()期间冻结训练
我正在尝试训练我的6000个训练数据集和1000个验证数据集,但是我有一个问题:程序只是在训练过程中冻 -
冻结角膜层会减少训练所需的记忆吗?
我已经预先训练了一个大型模型的重量,而该模型无法放入我的vram。如果冻结图层,训练所需的内存会 -
ValueError:Layer conv1d的输入不是符号张量,层的所有输入都应为张量
我建立了这个模型,并且运行良好。 <pre><code>###Building the Model. input_layer= Embedding(num_words, 300, input_le -
是否可以通过Model Sub classing API在Tensorflow 2.0中保存Keras模型构建?
完成培训后,是否可以使用tf.keras模型子类化API保存整个模型构建?我知道我们只能使用save_weights来保存 -
val_loss太高且val_categorical_accuracy为零
我想预测糖尿病性视网膜病变。<br/> 我在班级0:3647,班级1:750,班级2:1105,班级3:305,班级4:193分 -
保存Keras模型后,为什么类名称会更改?
我使用tensorflow(2.0.0)编写了一个基本的keras模型(tf.keras .__ version = 2.2.4-tf): <pre><code>import tensorfl -
解析的TFrecords然后传递给tf.keras.Sequential?
下面是我使用的路由代码:imgs_inputfn()> NNTrainEvalBuild(),我知道我是使用TFRecords的, 解析它 -
每10个时间段tensorflow.keras v2保存模型
我正在使用tensorflow v2中定义为子模块的keras。我正在使用<code>fit_generator()</code>方法训练我的模型。我想 -
在TensorFlow中分配GPU和CPU资源的最佳做法
我想知道设置用于创建/训练模型的设备的正确方法是什么,以便通过Keras API在TensorFlow中优化资源使用以 -
在tensorflow2.0中用tf.keras重写ASPP
我正在尝试使用tensorflow2.0重写DeepLabV3 +中的ASPP,但是全局池存在一些问题。 我用tf.keras建立我的 -
在Tensorflow 1.13中串联两个保存的模型
我已经将一个预训练模型保存为ckpt文件(元,索引...),并且正在使用<code>tf.train.import_meta_graph()</code> -
如何将所有tf.data.Dataset对象提取到功能和标签中并传递到ImageDataGenerator的flow()方法中?
我正在基于<code>cifar10</code>数据集进行小型项目。我已经从<code>tfds.load(...)</code>加载了数据并正在练习图