我是第一次使用google colab,我正在测试TPU。但是当我运行我的keras模型时,我得到了将keras模型转换为tpu模型的错误ValueError: Variable tpu_140268413570632//kernel/0 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope?,我使用了下面的代码model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model(keras_model, strategy=tf.contrib.
我在keras中建立了一个分段模型,并希望在tensorflow服务中运行该模型。目前我能够导出模型并运行模型服务器,但是当我运行client.py文件时输出太大了。错误是:
File "/home/.../serving/bazel-bin/tensorflow_serving/car_mask/mask_client.runfiles/tf_serving/tensorflow_serving/car_mask/mask_client.py", line 47, in <module>
result = stub.Predict(request, 1
作为tfx培训师和pusher输出的一部分,已通过以下库在Google平台作业和模型中执行保存的模型/预培训模型。
from tfx.extensions.google_cloud_ai_platform.pusher import executor as ai_platform_pusher_executor
from tfx.extensions.google_cloud_ai_platform.trainer import executor as ai_platform_trainer_executor
然而,当我在Google平台上测试服务模型时,我收到了以下错误消息,请您帮助我理解它
我试着用TPU在google上训练一个简单的MLP模型。但是,当我尝试将模型转换为
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from keras.constraints import NonNeg
model = Sequential()
model.add(Dense(57,input_shape=(57,)))
model.add(Dense(60,kernel_constraint=NonNeg(),activation="relu")
如何在使用Akka-gRPC时发送错误。在使用原生gRPC接口时,我知道responseObserver.Error,但在Akka-gRPC中找不到最好的方法。 我试过这样做,但是我不确定这是不是一个好的方法,而且它也没有提供使用google的好处。高级误差模型 override fun createUser(req: CreateUserRequest?): CompletionStage<User>{
requireNotNull(req)
val validations = validator.validate(req.user)
if (val
我正在遵循“如何用TPU训练Keras模型的速度更快”指南(click here)在谷歌的colab TPU上运行keras模型。它工作得很完美。但是,当我拟合我的模型时,我喜欢使用余弦重新开始学习率衰减。我已经编写了自己的TFOptimizer回调函数,但它在这个框架中不起作用,因为tensorflow keras类没有可以重置的学习率变量。我看到tensorflow本身在tf.train中有一堆像tf.train.cosine_decay一样的衰减函数,但是我不知道如何将它嵌入到我的模型中。 下面是这篇博文中的基本代码。有没有人有办法? import tensorflow as tf
i
这是我用来将keras模型导出到tensorflow服务的format.The导出模型在tensorflow服务中成功加载的代码(没有任何警告或错误)。但是,当我使用我的客户端向服务器发出请求时,我会得到一个FailedPrecondition错误。grpc._channel._Rendezvous: <_Rendezvous of RPC that terminated with: status = StatusCode.FAILED_PRECONDITION details = "Attempting to use uninitialized value bl
我使用Talos和Google TPU来运行Keras模型的超参数调优。请注意,我使用的是Tensorflow 1.15.0和Keras 2.2.4-tf。
import os
import tensorflow as tf
import talos as ta
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
def iris_model(x_train, y_train,
我正在使用Google TPU来训练一个简单的Keras模型。删除分布式策略并在CPU上运行相同的程序比TPU快得多。那件事怎么可能?
import timeit
import os
import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
fro
我正在探索将MaskRCNN模型()部署到移动设备。该模型基于tensorflow-1.x和Keras-2构建,具有一些自定义代码,但主要依赖于keras.models.model作为其核心。
我主要关心的是内存需求:当批处理大小= 1时,在tensorflow分配器发送"allocation over 10% of system memory“警告后,程序在加载权重的过程中被终止。有没有什么既脏又简单的方法可以压缩模型的大小,而对源代码的改动最小?比如,将tf/keras默认数据类型全局设置为float16,或者丢弃接近于零的权重。
我想在TPU上运行我的Keras代码来分类文本。当我的模型想要计算Val_acc时,会显示这个错误:
batch_size must be divisible by strategy.num_towers (17 vs 8)
这是我的密码:
from __future__ import unicode_literals
import pandas as pd
import openpyxl
from hazm import *
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import s
我使用Talos和Google TPU来运行Keras模型的超参数调优。请注意,我使用的是Tensorflow 2.0.0和Keras2.2.4-TF。
# pip install --upgrade tensorflow
# pip install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu
import os
import tensorflow as tf
import talos as ta
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers i
我正在尝试用tensorflow ParameterServerStrategy并行化我的模型的训练步骤。我使用GCP AI Platform创建集群并启动任务。由于我的数据集很大,所以我使用tensorflow-io中包含的bigquery连接器。
我的脚本受和的启发
在本地,我的脚本运行良好,但是当我使用AI平台启动它时,我会得到以下错误:
{"created":"@1633444428.903993309","description":"Error received from peer ipv4:10.46.92.135:2222&
我尝试使用Google运行我的keras UNet模型,而我在UpSampling2D中遇到了这个问题。有什么解决办法或解决办法吗?
要运行的代码:
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import UpSampling2D
model = Sequential()
model.add(UpSampling2D((2, 2), input_shape=(16, 16, 1)
我使用Talos来运行Keras模型的超参数调优。在Google TPU上运行这段短代码非常慢。我认为这与数据类型有关。我是否应该将其转换为张量,以使TPU更快?
%tensorflow_version 2.x
import os
import tensorflow as tf
import talos as ta
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from sk
我使用Talos和Google TPU来运行Keras模型的超参数调优。我使用的是Tensorflow 2.0.0和Keras2.2.4-TF:
import os
import tensorflow as tf
import talos as ta
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
def iris_model(x_train, y_train, x_val, y_val, params):
# Specify a distributed