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我试图加载我训练过的模型来进行预测，但当我调用model.predict()时，我得到了一个错误(见下文)。该模型在2个GPU上使用MirroredStrategy()进行训练。代码：from tensorflow.keras import backend as K
smooth
浏览 13提问于2020-02-21得票数 1
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我试图使用Tensorflow的Dataset API在Keras中构建模型。我成功地训练了克拉斯的模特。而是对测试数据进行预测。它需要在numpy数组中。
x = input_fn('test.tfrecords')
withnp.asarray(sess.run(
浏览 2提问于2018-12-23得票数 2
将哪些参数传递给predict函数？有没有使用siddhi的tensorflow插件的文档？ 虽然有一个pbtxt模型作为样本的一部分，但它本身非常模糊，没有关于使用什么来预测什么的背景。stream OutputStream (outputPoint0 double, outputPoint1 double);
from InputStream#tensor
浏览 20提问于2019-05-15得票数 0
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当我们可以阅读和比较它们的属性的方法如此之多，而不是任何来源时，这是令人困惑的。我知道的一些格式是：
与scikit学习不同，Keras不建议您使用泡菜保存模型。相反，模型被保存为HDF5文件。HDF5文件包含所需的一切，您不仅需要加载模型来进行<
浏览 0提问于2020-04-09得票数 7
我每天使用TensorFlow/Keras对项目进行预测。一切都很好，但是我经常收到关于过渡到TensorFlow 2.0的警告，我想这周我最终会确保我的代码在新版本的库中也能工作。在训练或拯救模型时，我没有遇到任何问题，但当涉及到预测时，我得到了以下警告：事实证
浏览 0提问于2019-12-27得票数 3
我使用tensorflow的LinearClassifier()类训练了一个logistic回归模型模型，并设置了model_dir参数，该参数指定在模型培训期间保存检查点的元数据的位置：
# Create，但是对于使用高级api创建的模型，我还没有发现如何这样做。LinearClassifier()有一个predict()函数，但是我找不到任何关于如何使用通过检查点图恢复的模型实例来运行预
浏览 0提问于2017-06-26得票数 2
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我知道我们可以使用来训练一个模型，调优超参数并部署它来进行预测。
但我的问题是，我们是否可以下载经过训练的TensorFlow模型并将其部署到自定义设备上进行预测？注意-自定义设备将有很大的处理能力，但没有互联网连接。
浏览 2提问于2017-06-06得票数 2
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我有一个训练有素的估计器，当新的输入数据输入时，我用它来做实时预测。_{}".format(script_dir, 3))predict_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn消息：
2018-04-21 16:01:08.401319: i tensorflow/core/common_runtime/gpu/
浏览 1提问于2018-04-22得票数 1
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我创建了一个自定义的tensorflow模型，并将其部署到google平台上，但是，当我向在线预测api ()发送一个post请求时。我得到了401请求缺少所需的认证证书。预期的OAuth 2访问令牌我知道通过部署模型它的API已经可以在线使用了，那么是否有其他方法可以使API公开呢？如果不是，我如何通过承载令牌进行api身份验证？
浏览 0提问于2019-04-14得票数 2
根据的教程，我正在尝试对huggingface的distilbert实现进行微调，以便在自定义数据集上进行多类分类(100类)。为此，我使用Tensorflow，并在原生tensorflow中进行微调，也就是说，我使用教程的以下部分来创建数据集：train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slicesker
浏览 1提问于2020-10-23得票数 0
TensorFlow估计器易于使用参数服务器策略进行分布式训练。但我不能使用参数服务器策略进行预测。我找不到任何资源来介绍这个部分。预测示例代码： model = tf.estimator.Estimator(
model_fn'cluster': {'chief': ['127
浏览 1提问于2019-09-24得票数 1
我有一个现有的经过训练的模型(特别是tensorflow word2vec https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflowtf.train.import_meta_graph("models/model.meta")
model1.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint("mo
浏览 22提问于2019-01-31得票数 0
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我在Google cloud platform的ML引擎上部署了一个Tensorflow对象检测模型。我遇到过posts建议Tensorflow服务+ Docker来获得更好的性能。我是Tensorflow的新手，我想知道什么是服务于预测的最好方法。目前，ml引擎在线预测的延迟>50秒。我的用例是用户使用移动应用程序上传图片，并根据预测结果获得合适的
浏览 8提问于2019-02-10得票数 2
我是tensorflow的初学者。我想用来学习tensorflow。读完本教程后，我想在训练模型(使用TrainingHelper)中使用我的数据(韩国标题用于标记化)来运行这段代码，预测结果似乎是可以的。但是在推理模型中(使用GreedyEmbeddingHelper)，预测结果非常差(即使使用训练数据)。这看起来像是第一纪元的训练模型预测。我认为教程和我<em
浏览 3提问于2017-06-22得票数 4
我创建了一个tensorflow模型，保存并测试了它。我真的不知道如何使用tensorflow服务，我不知道我的模型的输入和输出节点如何将其转换为protobuf，然后使用tensorflow服务。所以，我想知道，我是否可以直接使用预测功能，并将模型加载到那里进行预测？我真的很困惑为什么我们必须只使用tensorflow来部署tensorflow
浏览 0提问于2020-05-21得票数 2
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我已经在本地进行了培训，并希望将其部署到Google平台上进行预测。
使用Google引擎进行
浏览 1提问于2018-10-03得票数 2
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我已经创建了一个预测模型，并在其中使用了Python中的tensorflow库提供的RNN。下面是我创建并尝试的完整代码：
1) RNN对于我试图预测的内容是否正确？2)有没有更好的算法可以试试？我希望我的观点是清楚的。如果还有什
浏览 0提问于2018-07-18得票数 0
不久前，我开始研究Tensorflow，并发现了使用LSTM进行时间序列预测的问题。有许多简单和详细的例子与工作代码。但是，在这些示例中，是根据目标值的前一个值对未来进行预测的。例如，在电力使用任务中，我可以添加天气预报，以更正LSTM预报。但我不明白如何做到这一点，因为我正在训练N*M矩阵的模型，其中N是时间序列的数目，K是我的
浏览 10提问于2022-01-12得票数 0
我需要对tensorflow-keras模型进行分段预测。我的想法是将图像上传到S3桶中，并使用AWS服务，触发进程，进行预测，并将分段的预测掩码保存到新的S3桶中。在开始时，我用下面的库创建了一些层，以运行模型：
问题是tensorflow版本(2.0.0b1
浏览 9提问于2020-06-12得票数 0
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我试着想出一种方法来创建我自己的损失函数。我在R上使用keras_model_sequential()模型。first_model() #another already defined model return(LOSS)问题是，我没有基本的y_pred和y_true变量(keras的默认丢失函数需要这些变量)，因为我没有标记示例。我只是有一个有定义输入的随机模型。我的目标是通过最小化损失函数<em
浏览 1提问于2018-06-11得票数 0
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