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1
回答
不支持
图层
(
当
使用
QAT
训练
Keras
模型
时
)
tensorflow
、
keras
、
tensorflow2.0
当我
使用
QAT
(量化感知
训练
)
训练
Keras
模型
时
, 有一些不兼容的问题,如
不支持
BatchNormalization或UpSampling2D等。如何在不
使用
每一层tfmot.quantization.
keras
.quantize_annotate_layer的情况下直接预防它?(尤其是
使用
tensorflow
keras
函数API (而不是tf.
keras
.
浏览 22
提问于2020-09-29
得票数 0
1
回答
ValueError:未知层: QuantizeLayer
tensorflow
、
tensorflow2.0
在
使用
tensorflow_model_optimization进行
QAT
训练
后,跟随 tf.
keras
.models.load_model(
keras
_quantized_model_file)
浏览 3
提问于2020-09-30
得票数 2
2
回答
TensorflowJS:可以将图形
模型
转换为层
模型
吗?
tensorflow
、
tensorflow.js
、
tensorflowjs-converter
是否有可能将图形
模型
转换为层
模型
?官方的TensorFlow js转换器()目前
不支持
这一特性,或者是否存在无法工作的原因?
浏览 5
提问于2019-12-20
得票数 4
回答已采纳
1
回答
量化
模型
的
QAT
输出节点具有相同的最小最大范围
deep-learning
、
tensorflow-lite
、
quantization
、
google-coral
、
quantization-aware-training
最近,我在tf1.x上进行了量化感知
训练
,以将该
模型
推向Coral Dev Board。然而,当我完成对
模型
的
训练
后,为什么我的2个输出中的最小最大值是相同的?
当
一个人的最大目标是95和一个人是2pi
时
,它应该是不同的吗? ?
浏览 20
提问于2020-10-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
TensorFlow 2量化感知
训练
(
QAT
)与tf.GradientTape
tensorflow
、
keras
、
quantization
有人能指出参考,在那里你可以学习如何执行量化感知
训练
(
QAT
)与tf.GradientTape上的TensorFlow 2? 我只看到这是用tf.
keras
API完成的。我不
使用
tf.
keras
,我总是用tf.GradientTape构建定制培训,为培训过程提供更多的控制。现在我需要量化一个
模型
,但是我只看到关于如何
使用
tf.
keras
API来实现它的参考资料。
浏览 0
提问于2021-03-31
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何解决加载
模型
以获得新预测的问题?
python
、
tensorflow
、
keras
、
model
、
save
我
训练
了一个
模型
并将它保存为import os model.save(''),我想
使用
我的
模型
对新的测试集进行预测,所以我用model = tf.
keras
.models.load_model('')加载它它向我展示了在加载
Keras
模型
时
检测到Tf2.5之前保存的这个waring (WARNING:tensorflow:SavedModel。请确保
使用
model.save()或tf.
k
浏览 2
提问于2021-08-26
得票数 3
1
回答
如何将TFLite
模型
转换为量化的TFLite
模型
?
tensorflow
、
model
、
converters
、
quantization
如何将TFLite
模型
转换为量化的TFLite
模型
?
浏览 19
提问于2020-10-15
得票数 1
2
回答
Keras
在1000多个班级上的迁移学习
machine-learning
、
keras
、
conv-neural-network
你如何将迁移学习应用于像InceptionV3,ResNet50这样的
模型
,这些
模型
是在ImageNet (大约1000个班级)上
训练
的,对于一个超过1000个班级的问题?我正在
使用
Keras
,但我对其他解决方案持开放态度。我熟悉这样的想法:加载一个经过
训练
的网络的所有权重(就像ImageNet上的ResNet50 ),除了顶部(最终分类层有1000个单元),然后将网络的末端连接到我可以指定的其他层(完全连接层,池化等)。
Keras
应用程序中的示例如下: from <e
浏览 0
提问于2019-01-12
得票数 1
2
回答
是否有可能保存一个经过
训练
的层来
使用
Keras
上的层?
python-3.x
、
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
keras
我没有
使用
Keras
,我正在考虑是否
使用
它。 我希望
使用
t_layer作为layer2,而不更新这一层(即t_layer不再学习)。
浏览 4
提问于2017-06-20
得票数 8
回答已采纳
1
回答
Keras
LSTM
训练
和验证数据中的时间步长顺序
python
、
keras
、
lstm
当
使用
Keras
循环
图层
时
,例如LSTM
图层
,您的输入数据应该是样本、时间步长和特征的三维形式。这里的问题是,我无法获得关于输入矩阵中时间步长维度顺序的任何可靠信息。我怀疑顺序很重要,因为
模型
是递归的,实际上,
当
颠倒timesteps列的顺序时,您将获得不同的
训练
结果(
当
您设置了适当的种子,从而产生重复性
时
)。
浏览 2
提问于2020-08-26
得票数 2
1
回答
如何向TensorFlow神经网络添加额外的层?
tensorflow
一个超适的
训练
集是否总能提供100%的准确性?model = tf.
keras
.Sequential([ tf.
keras
.layers.Dense(128, activation='relu'),]) model.fit(tr
浏览 6
提问于2022-05-29
得票数 0
1
回答
预测值与
模型
拟合的
训练
数据形状不同
python
、
tensorflow
、
machine-learning
为了让算法起作用,我对输入进行了一次性编码(尽管这些不是分类值,所以我不确定是否有更正确的方法对它们进行编码)并
训练
模型
。然而,问题是,当我尝试运行算法在测试或
训练
数据集中没有看到的新文本字符串
时
,算法希望输入是单热编码的
训练
数据集的形状。我们应该如何
训练
一个
模型
,然后改变输入,让它接受一个实际的字符串,而这个字符串的形状不一定与
模型
的形状相同呢?0 为了说明这个问题,下面是
模型
本身的代码: DNNmodel =
keras<
浏览 32
提问于2020-07-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何将
使用
Mask Rcnn在自定义目标检测中创建蒙版图像的
Keras
模型
转换为CoreML
模型
,以便在iOS应用程序中
使用
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
coreml
我已经开发了一个
Keras
模型
,该
模型
在自定义图像数据集上进行
训练
,在发送输入图像
时
,它可以很好地处理对象检测和检测到的对象的掩蔽。我想将这个
模型
导出到CoreML (.mlmodel),这样我就可以直接将它嵌入到我的iOS应用程序中。 我也有我
训练
过的
模型
,
使用
Tensorflow和Mask RCNN。因此,在将
Keras
或Tensorflow
模型
转换为CoreML
时
,任何帮助。
浏览 1
提问于2020-04-07
得票数 0
1
回答
迁移学习可
训练
模型
在存储中抛出错误
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
oserror
我已经下载了强文本一个预先
训练
过的
模型
,并且我试图转移学习它。因此,我正在加载保存为“xray_model.h5”文件的
模型
,并将其设置为不可
训练
的:model.trainable, outputs=base_output) 由于我想
训练
我的
图层
(在一些游戏之后,我意识到我可能也需要
训练
旧的
图层
),所以我想将<
浏览 4
提问于2021-02-27
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何为
Keras
的多输入DNN进行预
训练
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
我目前正在开发一个
使用
Keras
+ Tensorflow的
模型
,以便确定一组蛋白质的温度范围。我首先做的是创建一个预先
训练
的
模型
,将蛋白质转化为嵌入物,然后预测其各自的温度。我现在要做的是将这个pre=trained
模型
合并到一个新
模型
中,该
模型
可以
使用
这个给定的
模型
和相应的权重作为输入。然后拟合一个新的数据集,并再次进行预测。新的顶级
模型
的以下代码为: 更新的代码 'Load Pret
浏览 30
提问于2020-11-11
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何在不考虑方差的情况下移除
Keras
层的均值,比如Batchnormalization?
tensorflow
、
keras
、
normalization
、
centering
、
batch-normalization
我想做BatchNormalization layer在
Keras
中做的事情,去掉平均值并存储移动平均值。不幸的是,BatchNormalization layer in
Keras
总是考虑方差,我不想
使用
它。 我在考虑
使用
Average和Subtract
图层
,但它们不会在
训练
结束
时
存储任何内容以供
使用
。我的想法是,我的层删除并学习平均值,因此
当
对测试进行预测时,它减去一个常量值。
浏览 26
提问于2020-10-31
得票数 1
1
回答
在
Keras
中“淡入”新
图层
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
、
generative-adversarial-network
我正在尝试
使用
tensorflow后端在
Keras
中实现this文件。 在我的理解中,它们逐渐成长为GAN,随着
模型
的
训练
逐渐淡入额外的层块。在迭代过程中,新
图层
会线性淡入。我不确定如何引入他们
使用
的“淡入”。 要做到这一点,
Keras
,我想我可能需要一个Lambda层--但这就是我所知道的。 有什么建议吗? 谢谢!
浏览 26
提问于2018-12-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
keras
.layers.MultiHeadAttention给出警告:以下变量在Lambda层的调用[]中
使用
,但在其跟踪的对象中不存在
python
、
tensorflow
、
keras
、
attention-model
我正在构建一个具有多头注意力层的
keras
模型
。我正在尝试从
keras
.layers实现MultiHeadAttention层,但是当我运行代码
时
,我在不同的变量上多次收到以下警告: model = Sequential() model.add(LSTM(25, input_shape=(1, 240), dropout=0.1))x_train, y_train, validation_spli
浏览 5
提问于2021-05-27
得票数 1
1
回答
CNN
训练
早期停止
python
、
validation
、
tensorflow
、
training-data
我
使用
CNN进行信号分类。(分为两类:病人和对照)。
使用
早期停止,我想停止
训练
,直到验证错误停止改进。我无法编写python代码来实现这一点。我试过了,但没能继续下去。
浏览 1
提问于2017-12-29
得票数 0
1
回答
在
keras
.applications.EfficientNetB0之前添加增强层并保留层名
tensorflow
、
keras
我有一个经过
训练
的基于with 0的
模型
,它以H5格式保存了权重。inp = tf.
keras
.layers.Input(shape=[224,224,3]) feature_extractor = tf.
keras
.applications.EfficientN
浏览 5
提问于2022-10-04
得票数 0
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