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我在colab上有一个成功运行的最近邻居tensorflow模型,名为top_classify。但是,当谈到保存时,得到下面的错误消息:
KeyError: "Failed to add concrete function
'b'__inference_model_layer_call_fn_158405'' to object-based SavedModel as it captures
tensor <tf.Tensor: shape=(), dtype=resource, value=<Resource Tensor>
我刚刚在我的自定义数据集(1675个训练图像,400个验证图像,2个类)上从头开始训练inceptionv3:
我不知道如何使用我的新训练的模型对我的测试图像进行预测。(在哪里可以将label_image.py指向模型)
我新训练的模特是从哪里得救的?
下面是关于我的设置/运行的一些元数据:
我在train_dir中生成了以下文件:
- events.out.tfevents.1481980070.airig-Inspiron-7559(4.9GB)
- graph.pbtxt(18.5MB)
- and a bunch of **model.ckpt-**_**.meta
我有一个大的稀疏数据矩阵(包字,超过大量的条目)。在sklearn模型(如RandomForest )中,我可以很容易地将其视为稀疏矩阵。但是,如果我想使用Catboost,我需要将它转化为一个稠密矩阵。我想知道是否有任何有效的方法来处理Catboost,这不会导致这种情况吗?例如,任何内部内置的特性,比如TFRecords of Tensorflow,都可以加载细菌.
我使用的是一个预先训练好的(用Python语言编写的) Keras模型,方法是使用tensorflow.js将其加载到JavaScript中,并使用tensorflow.js库。该模型有一个GaussianNoise输入层和一个GaussianDropout层,分别具有stddev和rate属性。
加载模型后,请执行以下操作:
let model;
(async function () {
model = await tf.loadLayersModel("TensorFlowModels/dnn_fscav.json");
})();
在同一路径中,我将权重保存在一个
目前,我正在阿里巴巴云上使用nvidia A10 GPU。环境是
11.4.1python3.7 ubuntu 18.04 64位cuda
我想安装tensorflow 2.7.0,它在其他GPU中运行良好,但为什么不呢?错误显示为
root@iZtrrrmevfuyqhvmqzcZ:~# pip3 install tensorflow==2.7.0
Collecting tensorflow==2.7.0
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==2.7.0 (from versions: 1.
我训练了一个数字图像并制作了一个模型文件。
相应的调味汁如下。
import os
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
我正在尝试安装Tensorflow对象检测API,遵循。直到我不得不在模型/研究目录中运行python -m pip安装时,一切都很顺利。它开始收集和安装各种软件包,但当达到tf-型号官方安装时,会产生以下错误:
ERROR: Cannot install object-detection because these package versions have conflicting dependencies.
The conflict is caused by:
tf-models-official 2.7.0 depends on tensorflow-addons
tf
我正在尝试加载一个带有两个自定义对象的模型,并在标题中得到这个错误。
这是我导入/定义函数的地方,也是允许keras按名称引用它们的地方。
from tensorflow.keras.utils import get_custom_objects
from tensorflow.python.keras.layers import LeakyReLU
from tensorflow.keras.layers import Activation
from tensorflow.keras.backend import sigmoid
def swish(x, beta=1):
ret
我在训练一个深度神经网络。直接训练整个网络是困难的,因此,我更喜欢逐层训练。首先,我训练一个只有一个隐藏层的网络。之后,我使用tf.train.Saver保存模型。下一次,我通过调用以下命令来恢复变量:
saver.restore(sess, "runs/simple-model.ckpt")
当然,这一次,架构发生了变化,因为我在隐藏层和输出层之间插入了一个新层,并使用了一个新变量。因此,Tensorflow抛出一个错误:Key not found
我的问题是:如何在Tensorflow中逐层训练神经网络?我想在整个网络最终微调之前做这件事。非常感谢。
我正在训练一个DCN模型以达到排名的目的。训练结束后,我使用model.save_weights(filepath)来保存体重。我使用model.load_weights(filepath)在另一个文件中加载权重。在colab上进行培训和保存,在我的本地系统上进行加载保存模型。然而,在colab上所做的预测和在本地系统中所做的预测,即使在编译之后也是不同的,因为相同的输入是不同的。两个版本的tensorflow, tensorflow_recommnders and tensorflow_ranking都是相同的。为了避免这个问题,我尝试用model.save('model.h5
对于这个新手问题,我很抱歉,我试图用Keras来训练一个回归模型,但是我在model.fit()中遇到了一个错误。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
inputs = keras.Input(shape=(6,5), name="digits")
x = layers.Dense(64, activation="relu", name="dense_1")(inpu