-
编辑 Keras 层的输出
我有一个简单的 LeNet-5 形状的卷积神经网络。我使用修改后的 NIST 数据集作为我的输入 <a href="https: -
如何使用嵌入层 TensorFlow 在每批数据中使用变量输入?
我正在设计命名实体识别模型。我使用数据生成器将批量数据传递到 model.fit API。所以在这个过程中,每 -
tf.python.keras.saving.hdf5_format 抛出 TypeErryr('Not JSON Serializable:' obj)
我尝试添加一个层,通过一个常量对输入进行归一化,如下: <pre><code>from tensorflow.python.keras import back -
如何对 csv 中的一个热编码数据使用共享嵌入?
我在一个 csv 文件中有多个单热编码列 <a href="https://i.stack.imgur.com/GZqGb.png" rel="nofollow noreferrer">(my one hot en -
我如何找到预测错误的解决方案
我已经训练了一个用于识别石头剪刀布手势的模型。 当我尝试使用模型进行预测时,它给出了一个值错 -
是否可以使用 tf.keras.models.clone_model 来改变数据输入的形状?
我想使用 <code>clone_model</code> 的 <code>tf.keras</code> 方法并更改由函数式 API 创建的 tensorflow/keras 模型的输 -
tf.keras“历史未定义”......但在我看来它已被定义
我正在 TensorFlow 中为我正在学习的一门介绍性课程构建一个简单的模型。我找不到错误“历史未定义” -
训练损失极低,预测值始终相同
<h2 id="issue-summary">问题摘要</h2> 训练我的数据导致非常奇怪的冗长: <pre><code>loss: -35657827.5218 - accuracy: -
Tensorflow 2.0+ 中的 Keras 后端 K.function
我正在 GitHub 上关注此 <a href="https://github.com/anthonyckleung/USCandyProductionLSTM/blob/master/USCandyLSTM.py" rel="nofollow -
为什么 val_accuracy 在每个 epoch 后由 model.fit() 自动打印,而 CustomCallback 打印的准确度不同?
为什么 - 损失:0.2105 - 准确率:0.9500 - val_loss:0.5264 - <em><strong>val_accuracy:0.9100</strong></em> 和 -
批量归一化时如何应用L2?
我正在 Keras 中构建一个 MLP 神经网络,批处理规范化似乎适用于所需的模型,我听说过关于在使用批处 -
Keras中Adam优化器的指数衰减学习率参数
考虑以下信息: <ul> <li>初始学习率:0.0002 </li> <li>衰减系数:0.7 </li> <li>ephocs:70 </li> -
在 Tensorflow 中实现依赖于实例的/条件损失
我希望能够根据给定批次中发生的实例计算条件损失(两种不同的损失)。我正在从头开始编写自定义 t -
tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy 给出与普通实现不同的值
有人知道为什么 Categorical Crossentropy 函数的原始实现与 <code>tf.keras</code> 的 api 函数如此不同吗? <pre>< -
Keras 模型无法准确预测
我正在使用 NN 编写代码,它应该了解链接应该具有哪些角度 (q1,q2,q3) 以使机械臂到达空间中的某个点 (x, -
Tensorflow 2.5.0 - TypeError:函数构建代码之外的操作正在传递“图形”张量
我正在训练一个使用 <code>tfp.layers.Convolution3DFlipout</code> 层的卷积贝叶斯神经网络。我的损失函数如下:< -
使用 Tensorflow 预测单个图像不准确
我正在尝试构建一个 CNN 模型来对图像进行分类,但是每当训练完成并且我尝试为它提供单个图像(来自 -
tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory 值错误:未找到图像
belos 是我的代码,用于确保文件夹中有图像,但 tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory 未返回任何图像 -
将 tf_hub 模型转换为 tflite
我正在尝试将 tf_hub 模型 (MUSE) 转换为 tflite,但是我收到了一个非常奇怪的 <code>FileNotFoundError</code>,我 -
当我在自定义循环中使用 keras 回调时,Logs 字典是否仍作为输入传递?
我正在训练我的模型,并编写了一些 <code>Keras</code> 自定义回调,我将它们包装在 <code>tf.keras.callbacks.Call -
将 TensorFlow 1.x 重写为 2.x 版本
我需要将 Tensorflow 1.x 代码重写为 2.x 版本。所以,我将注释后的代码改写如下(不同的激活和初始化器 -
如何在 model.summary() 输出中显示预训练模型的层而不是单个条目?
由于标题清楚地描述了问题,我想在 <code>vgg19 (Functional)</code> 函数输出中显示预保留模型的层而不是单 -
使用 keras 进行度量学习
我正在尝试使用 keras 进行度量学习练习。我有一个大小约为 500k 的数据集。所以我使用加载它 <pre><co -
在前向传递期间对层使用单独的设备
我正在使用名为 <a href="https://github.com/csyben/PYRO-NN" rel="nofollow noreferrer">PyroNN</a> 的 <code>tf.custom_ops</code>。 -
无法找到可以处理输入的数据适配器:<class '__main__.Dataloder'>, <class 'NoneType'>
我正在使用 colab 进行网络训练。 我有一个错误,我的代码链接是“<a href="https://colab.research.google.com/drive -
类型错误:“元组”对象不可调用?
在成功训练我的 LSTM 模型以查看学习曲线的模式(以查看其是否过拟合或欠拟合)后,我正在尝试绘制 -
自定义层中的可训练权重?
我正在学习在张量流中制作自定义层,但无法找到例如如何添加可训练的权重 <pre><code>class Linear(layers -
ValueError:层的输入 0 与层不兼容:输入形状的预期轴 -1 具有值 22,但收到的输入具有形状 (None, 21)
我用这个制作了训练有素的模型 <pre><code>train_x = train_data.drop(drop_cols + PRED_INSTANCES, axis=1) train_simple_x = -
尝试拟合 Keras Sequential 时“没有为任何变量提供梯度”
我正在尝试创建和训练一个像这样的序列模型: <pre><code>def model(training: Dataset, validation: Dataset): mod -
Tensorflow Keras 模型结果不可重现
这就是我的训练脚本的样子,只有重要的部分。 <pre><code>import tensorflow as tf, numpy, random, os SEED: int = 43