我正在使用迁移学习来训练一个网络。我目前冻结了前70个层,并且只在最后10个层上进行训练。由于我的数据集的大小,每个时期需要45分钟来训练。如果有办法,我想在整个网络上训练1个时期,获得最后一个冻结层的输出张量,并将其输入到训练层中,以确定需要多少个时期。
我希望这将减少训练网络所需的时间,因为恒定的层基本上是被跳过的。
from tensorflow.keras.applications import MobileNet
from tensorflow.keras.models import Model
base_model = MobileNet(weights='imagene
我是 tensorflow的新手,我寻找了使用tensorflow实现多层感知器的例子,但我只在MNIST图像数据集上获得了示例,除了MNIST之外,还可以使用相同的优化和成本函数来建立神经网络模型,并对数字格式的数据( Means )进行训练,我可以使用tensorflow来训练自己的数据集。
有训练新数据集的例子吗?。
我正在尝试加速我的前馈网络的训练(层大小:20-80-40-20-2)。我的数据集大约有10万个数据点。我使用以下代码来训练模型:
for ep in range(epochs):
for i in range(0, N, mini_batch_sz):
j = i + mini_batch_sz
sess.run(train_op, feed_dict={vX:X[i:j], vY:Y[i:j]})
其中,epochs和mini_batch_sz分别为10000和25。这个循环在每个python循环中只执行一个小批量步骤。在训练期间,我的GPU负载仅为
我有一个HDInsights星火簇。我使用脚本操作安装了tensorflow。安装过程很顺利(成功)。
但是现在,当我创建一个Jupyter笔记本时,我得到了:
import tensorflow
Starting Spark application
The code failed because of a fatal error:
Session 8 unexpectedly reached final status 'dead'. See logs:
YARN Diagnostics:
Application killed by user..
Some thin
我正在训练一个神经网络。网络应该能够识别图像上的字符,所以我的训练和测试数据没有单独的图像类。因此,我使用Colab来调整图像的大小,我想使用image_generator。由于Colab对大量数据相对敏感,我首先只想对我的训练数据进行预处理。这些训练数据以pickle文件的形式存储在我的Google Drive上的/root/data/images.pkl下,我使用以下代码加载数据并对数据进行预处理。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
bat