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1
回答
为什么
trainable_variables
在
训练
后
没有
变化
?
tensorflow2.0
、
eager-execution
: print ('Epoch {} finished'.format(epoch)) 我对它进行了
训练
,并在之前和之后通过以下方法保存了
trainable_variables
t0=mnist_model.trainable_variables t1=mnist_model.trainable_variables如果是这样的话,我如何正确地观察这些更新
后
的变量?
浏览 23
提问于2019-12-24
得票数 0
1
回答
tensorflow basic lstm_cell中的trainable_weights和
trainable_variables
有什么区别?
tensorflow
、
lstm
在
尝试使用基本的LSTM Cell复制Tensorflow中的LSTM Cell的权重时,我偶然发现了trainable_weights和
trainable_variables
属性。遗憾的是,对于像我这样的菜鸟来说,并
没有
真正提供丰富的信息。
浏览 42
提问于2018-02-28
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3
回答
Tensorflow对象检测掩码rcnn使用太多内存
tensorflow
我尝试使用掩码rcnn运行TF对象检测,但它在一个具有500 of内存的节点上一直处于死机状态。session_config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, inter_op_parallelism_threads=1,
浏览 0
提问于2018-03-03
得票数 4
1
回答
tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES和tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES
在
tensorflow中有什么区别?
python
、
tensorflow
通常,所有
TRAINABLE_VARIABLES
变量都在MODEL_VARIABLES中,所有MODEL_VARIABLES变量都在GLOBAL_VARIABLES中。
TRAINABLE_VARIABLES
:由优化器
训练
的变量对象的子集。有关更多详细信息,请参阅tf.compat.v1.trainable_variables。因此,据我所知,
TRAINABLE_VARIABLES
是GLOBAL_VARIABLES的子集,那么GLOBAL_VARIABLES还包含什么?) dtype=float32_ref>, <
浏览 3
提问于2019-09-25
得票数 0
1
回答
评估步骤的权重衰减-- Tensorflow
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
现在我在想,
在
评估阶段,这是否仍然是正确的,或者我必须将正则化因子设置为0。 还有另一个论点,trainable。
浏览 0
提问于2019-02-04
得票数 0
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1
回答
有
没有
办法
在
tensorflow中强制添加新的变量到现有的检查点?
python
、
tensorflow
、
deep-learning
假设有一个深度学习模型和一个具有预先
训练
好的权重的检查点。我想要做的是对预先
训练
的模型进行微调。然而,我发现我必须使用现有模型图中
没有
定义的新的ADAM优化器对模型进行微调。因为ADAM优化器本身有一些
trainable_variables
,所以如果我想要基于检查点对模型进行微调,我必须将它们添加到现有的检查点。有
没有
办法
在
tensorflow中强制添加新的变量到现有的检查点?
浏览 19
提问于2020-01-15
得票数 0
1
回答
为什么
我不能对作为参数传递给tf.function的变量执行渐变?
function
、
tensorflow
、
tensorflow2.0
、
gradient-descent
、
gradienttape
我的
训练
循环给了我以下警告: import numpy as npimport tensorflow_proba
浏览 11
提问于2021-07-09
得票数 0
4
回答
是否有可能使一个可
训练
的变量不能被
训练
?
tensorflow
、
pre-trained-model
我
在
作用域中创建了一个可
训练
的变量。后来,我输入了相同的作用域,将作用域设置为reuse_variables,并使用get_variable检索相同的变量。我的get_variable线路是这样的:但是变量'weights'仍然
在
tf.trainable_variables可以使用trainable将共享变量的False标志设置为get_variable 我想这么做的原因是,我试图<
浏览 5
提问于2016-05-19
得票数 38
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1
回答
自定义Keras损失,以最小化超过给定阈值的元素数
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
neural-network
、
tf.keras
fail_count = tf.cast(tf.size(vector[vector>5]), tf.float32) 但是,我遇到以下错误: ValueError:
没有
为任何变量提供梯度
浏览 4
提问于2022-08-10
得票数 0
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2
回答
在哪些情况下,我们
在
TF2中使用属性
trainable_variables
而不是trainable_weights,反之亦然?
tensorflow
、
keras
、
tensorflow2.0
我正在研究如何在TF 2中进行迁移学习,我看到
在
中,他们使用属性
trainable_variables
来引用模型的可
训练
变量,但在这个中,他们使用tf.keras.Model的属性trainable_weights/kernel:0batch_normalization/gamma:0我检查了这个,并尝试遵循这两个属性的定义:
trainable_variables
所以,我想知道在哪些情况下我们使用<
浏览 2
提问于2020-06-07
得票数 3
2
回答
如何理解tf.get_collection()
在
TensorFlow中的应用
tensorflow
我对tf.get_collection()表单感到困惑,它说 from_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, from_scope)但是,如果我想从另一个作用域获取变量,如何使用这个函数?谢谢!
浏览 3
提问于2017-06-22
得票数 16
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1
回答
在
tensorflow中更改模型-联合但不工作
tensorflow-federated
我尝试
在
联合学习图像分类教程中更改模型(只是层和隐藏层)。但结果表明,w1和b1
在
多次迭代
后
没有
变化
,并保持初始值0。只有w2和b2可以
在
培训中接受培训。下面是我的代码:我还在可
训练
变量中添加了w2和b2。但他们似乎
没有
在
训练
过程中接受过
训练
,我不知道
为什么
。有
没有
人在本教程中有一些成功的经验来改
浏览 19
提问于2019-08-21
得票数 0
3
回答
如何解决
在
将py手电变量转换为numpy时更改的值?
python
、
numpy
、
tensorflow
、
pytorch
、
resnet
我正在尝试将resnet34的一个参数转换为numpy,但我发现转换
后
值会发生
变化
,如图所示。
为什么
会发生这种事?如何才能获得numpy格式的精确值?(我正在尝试获取torch预
训练
模型中的参数,并将它们放到tensorflow 1.x模型中,因为我
在
tensorflow1搜索中找不到一个经过预
训练
的tensorflow1模型。恐怕这种数值的
变化
会影响模型的准确性。) (顺便说一句,有什么方法可以下载tensorflow1.x 1.x resnet34预
训练</
浏览 7
提问于2020-06-10
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1
回答
使用tfhub模块冻结BERT层
tensorflow
、
bert-language-model
、
tensorflow-hub
在这个链接中,作者说:module = hub.Module(<<Module URL as string>>, trainable=True)
浏览 15
提问于2020-05-15
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1
回答
为什么
这些梯度累积实现不能工作?
tensorflow
注意: final_gradients = [grad * apply for grad in gradients] self.g in self.accu_grad
浏览 8
提问于2021-06-24
得票数 1
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1
回答
在
tensorflow中,tf.Session()以外的参数值可用吗?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
我是tensorflow的新手,我正在学习本教程,它正在做变差的
训练
,以
训练
NN 。range(n_post):我的问题是: (1)利用tf.Session对神经网络进行
训练
和评价但是,如果在sess之外(例如,从# Sample开始,从后面开始),由优化器
训练
的参数值仍然可用吗?(它们是全局变量还是sess中的局部变量)。或者它仍然可用,因为它使用的是相同的sess?(
为什么
这里使用的是Ad
浏览 0
提问于2018-03-23
得票数 3
回答已采纳
2
回答
TensorFlow:向LSTM添加正则化
python
、
machine-learning
、
tensorflow
在
之后,
在
训练
LSTM单元参数时,我尝试
在
成本函数中增加正则化项。抛开我的一些常量: cost = 0我遇到的问题是,添加正则化术语会极大地减缓学习过程,而当与pred - y相关的术语几乎停滞时,正则化项pred - y随着每次迭代而明显增加,也就是说,reg_cost似乎
没有
被
浏览 5
提问于2017-01-24
得票数 4
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1
回答
( Tensorflow)
为什么
恢复
后
没有
分配变量?
tensorflow
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
tensorflow-serving
我正在学习tensorflow,并用预先
训练
过的alexnet重量做一个实验。但在恢复
后
,权值不随初始化时使用的值而
变化
。
为什么
会发生这种事?所有代码(偶数,tensorflow官方站点)只是引入了用于还原的代码:但这段代码对变量
没有
任何影响。结果如下: 正如您所看到的,
浏览 1
提问于2017-05-27
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1
回答
如何使用Tensorflows ()计算偏差
python
、
tensorflow
我希望
在
自定义NN架构上实现GradientTape(),但我
没有
看到任何关于如何使用它来计算偏差的解释。here也回答了类似的问题,但
没有
得到完全回答。举个简单的例子,我的神经网络的
训练
步骤如下: self.W = ## Initialized earlier on @tf.function那么,如何在代码中将偏差项作为可
训练
变量来实现呢?我不打算用
trainable_variables
来实现这一点,所以不要建议我
浏览 22
提问于2020-01-01
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1
回答
将短tensorflow 1.13脚本转换为tensorflow 2.0
python
、
tensorflow
、
tensorflow2.0
我认为我挣扎的主要原因是因为张力流2.0的例子,我见过
训练
神经网络,所以他们有一个model,他们compile和fit。但是,在下面的简单示例中,我
没有
使用神经网络,因此我无法理解如何将此代码改编为tensorflow2.0 2.0(例如,如何替换会话)。帮助是非常感谢和感谢提前。10): optimizer.apply_gradients(loss) 但是,上面的内容显然
没有
运行:S 有
没有
人?注意,我
没有
浏览 0
提问于2019-05-09
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