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沙龙
1
回答
在
训练
期间
更新
输入
变量
的
正确
方法
是什么
?
python
、
neural-network
、
pytorch
我有一个
输入
inp = torch.tensor([1.0]) 和一个神经网络 class Model_updater(nn.Module): opt_updater = optim.Adam(net_updater.parameters()) 我正在尝试使用神经网络
的
输出来
更新
我
的
输入
inp_copy 但是得到了错误 RuntimeError: element 0 of te
浏览 11
提问于2021-11-15
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Tensorflow -任何
输入
都会给出相同
的
输出
tensorflow
、
recurrent-neural-network
我面临着一个非常奇怪
的
问题,我正在使用tensorflow构建一个随机神经网络模型,然后
在
完成
训练
后使用tf.Saver存储模型
变量
(全部)。我
在
训练
期间
打印了输出,我确实看到不同
训练</em
浏览 2
提问于2016-09-17
得票数 3
1
回答
CNTK:使用预
训练
嵌入初始化
的
训练
嵌入层?
cntk
Embedding层()
的
文档显示,可以使用weights参数使用预先
训练
的
嵌入对其进行初始化,但这些嵌入
在
训练
期间
不会
更新
。有没有一种
方法
可以用预先
训练
的
嵌入初始化Embedding层,并在
训练
期间
仍然
更新
它们? 如果不是,那么使用一个热点向量进行批量嵌入查找
的
最有效
方法
是什么
?
浏览 9
提问于2017-02-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在tensorflow中以嵌套
的
方式运行2个会话?
python
、
machine-learning
、
tensorflow
、
deep-learning
我正在使用tensorflow
训练
网络,这是主会话A。为了对
输入
数据进行预处理,我使用了空间变换网络(tensorflow版本)。这基本上意味着
在
训练
期间
,会话A首先开始,
在
每个时期之后,将使用会话B来预处理空间变换网络
的
一部分。
在
会话B中,我有一行代码,如下所示当我开始运行时,出现错
浏览 1
提问于2017-04-26
得票数 1
1
回答
与
输入
不同维数
的
逆缩放输出数据
python
、
numpy
、
scikit-learn
、
neural-network
我正在使用一个神经网络(监督学习)来
训练
一个agent
在
安全-健身房.
在
收集数据后,我需要在
输入
目标上进行缩放和划分。我对整个数据集执行缩放:scaler.fit(Dataset)然后,我使用数据集上
的
切片(numpy数组)
在
输入
目标中分离数据集。我不认为我需要逆变换我
的
输出在
训练
期间
(即,当我计算损失函数),
浏览 4
提问于2021-05-10
得票数 0
1
回答
我不能理解sklearn中
的
numpy数组概念
numpy
、
scikit-learn
我
的
代码 diabetes_x=np.array([[1],[2],[3]]) diabetes_x_test=diabetes_x print("intercept : ",model.intercept_) 在这段代码中,我们
在
2有人能给我解释一下diabetes_x和_y
的
概念吗
浏览 7
提问于2021-06-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
推广一个模型,然后去掉泛化对FFNNs有好处吗?
machine-learning
、
dropout
、
generalization
如果
训练
一个基本
的
FFNN (前馈神经网络),就会采用失散、l1、l2和高斯噪声等正则化,从而使模型具有鲁棒性,并对未见数据给出更好
的
结果。但我
的
问题是,一旦模型给出了相当好
的
结果,是不是应该删除回归,然后再
训练
模型一段时间,这样它
的
预测就更准确了吗?
浏览 0
提问于2019-06-19
得票数 0
1
回答
如何在tf.Estimator检查点中持久化不可
训练
变量
?
python
、
tensorflow
、
tensorflow-estimator
我试图包含一个不可
训练
的
层,并将其初始化为标识矩阵,作为我
的
tensorflow估计器
的
一部分。直觉是
在
标准
训练
和之后
的
微调步骤中,这个致密
的
层通过它
的
输入
。问题是,我不想在最初
的
一轮中
更新
这些权重,只是
在
微调
期间
。我可以做几件事来使这些权重不可
训练
,包括
在
密集构造函数中使用可
训练
参数,或者<
浏览 1
提问于2018-11-24
得票数 2
1
回答
如果层被冻结但is_training为真,BatchNorm会在Tensorflow中
训练
吗?
tensorflow
、
conv-neural-network
、
transfer-learning
、
batch-normalization
、
pre-trained-model
我正在尝试执行一些迁移学习,其中我必须冻结我
的
相关模型
的
前几层,并且只使用不同
的
数据集对最后几层进行微调。我知道,如果我们没有冻结任何东西,我们只需
在
训练
期间
将is_training设置为True,
在
测试
期间
将is_training设置为false。但是现在我想知道如果我从is_training为真的可
训练
变量
中排除冻结层,批处理规范
的
行为会
是什么
样子。……据我所知,BatchNo
浏览 20
提问于2020-03-03
得票数 0
1
回答
永久
更新
tensorflow-java中
的
变量
(
在
推理
期间
)
java
、
python
、
variables
、
tensorflow
我已经使用python-tensorflow
训练
了一个模型,我想在java-tensorflow中进行推断。我已经将
训练
好
的
模型/图加载到Java中。在此之后,我想永久
更新
图中
的
一个
变量
。我知道python中
的
tf.variable.load(value,session)函数可以用来
更新
变量
的
值。我想知道Java中是否有类似的
方法
。 到目前为止,我已经尝试了以下几种
方法
。
浏览 0
提问于2018-04-13
得票数 3
1
回答
Tensorflow概率中
的
可
训练
数组
python
、
tensorflow
、
tensorflow-probability
我正在尝试
训练
一个混合模型,但我不清楚如何指定一个可
训练
的
数组参数,以便允许
更新
权重。如果我
在
分类分布构造函数中尝试 probs=[tf.Variable(0.2, name='weight1'),tf.Variable(0.8, name='weight2')] 然后我得到一个错误:“没有为任何
变量
提供渐变” 如果我尝试 probs=tf.Variable([tf.Variable(0.2, name='weight1'),t
浏览 27
提问于2021-11-04
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何快速检查哪些tensorflow
变量
在
训练
期间
被
更新
,哪些被冻结?
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
tensorboard
、
pre-trained-model
我相信
在
很多情况下,我们需要冻结tensorflow图中
的
一些层,并保持其他层
的
可
训练
性。 with slim.arg_scope(inception.inceptio
浏览 0
提问于2018-11-03
得票数 1
回答已采纳
1
回答
变压器无反馈
transformer
关于变压器
的
新问题。图1(右下角)表示:“输出(右移)”。在我看来,在生成(而不是
训练
)
期间
,网络
的
第n输出似乎是通过消耗n-1输出来计算
的
,可能还包括更早
的
输出条目。我
的
理解
正确
吗? 如果是这样的话,那将是一个反馈,不是吗?但是为什么说变压器是前馈
的
呢?是因为
训练
中<
浏览 0
提问于2022-03-08
得票数 0
1
回答
CNN和批处理规范层
的
传递学习
tensorflow
、
cnn
、
batch-normalization
在
一些传递学习模型中,我们将training参数设置为False,以保持批处理规范化例如
的
预
训练
值,而trainable属性设置为False以冻结权重。然后添加新
的
“顶层”,我们重新
训练
模型。当论证
训练
是真实
的
时,对我来说,这意味着我们正在进行某种类型
的
学习:即,BN均值和方差正在
更新
,Dropout正在被应用,而权重来自于反向传递。Keras说它只是意味着正在执行推理,但是当training=True被
训练
浏览 0
提问于2020-07-20
得票数 5
1
回答
如何处理ML生产中
的
分类特征工程?
machine-learning
、
deployment
我有一个热编码
的
.我
训练
中
的
虚拟
变量
。如何在ML
的
生产端处理这个问题。有些情况下,未来数据集中存在数据漂移,这些数据集可以
在
训练
模型
期间
引入新
的
外部类别
变量
。我所做
的
是,在对所有特性进行热编码之后,我保存了分类列,并将这些列保存为泡菜文件,然后加载了泡菜文件,以匹配部署
期间
的
生产设置特性,并删除额外功能。 它是如何在生产中做到
的
,
正确</
浏览 0
提问于2022-04-06
得票数 1
1
回答
tf.variable
在
TensorFlow中可
训练
是什么
意思?
python
、
tensorflow
当我阅读
的
文档时,这个问题就出现了。在这里,它显式地声明global_step是不可
训练
的
。= tf.Session() 据我理解,可培训意味着可以
在
sess.run()
期间
更改该值。我试着宣布它是可
训练
的
和不可
训练
的
,并取得了同样
的
结果.所以我不明白为什么我们要宣布它是不可<
浏览 0
提问于2018-01-26
得票数 12
回答已采纳
1
回答
丢弃
的
权重多长时间
更新
一次
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
dropout
我正在解决一个数据很少
的
问题。我正在扩充
训练
集,即我将图像在两个方向上旋转了12度:我需要知道
的
是,dropout是按图片还是按批次
更新
的
。因为如果是按批次计算,我需要改变策略。
浏览 2
提问于2021-11-26
得票数 0
1
回答
如何在模型
训练
期间
使用图像/对象/视图、图像/对象/截断和图像/对象/困难?
tensorflow
、
object-detection
使用TF Object Detection为模型
训练
准备TF记录数据时,需要指定以下
变量
:image/object/truncated我想知道
在
模型
训练
期间
它们是如何使用
的
,以及image/object/view
变量
的
可能值
是什么
,感觉这应该是一些预定义
的</em
浏览 0
提问于2017-07-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
具有固定步长输出误差
的
TensorFlow神经网络模型
machine-learning
、
tensorflow
、
deep-learning
、
lstm
、
rnn
输入
的
最小数目是1,最大值是61,所以我可以从61和向前预测。我只是使用了一批所有的
输入
,它
的
形状为58,4,1,输出为58,1。为了更好地可视化,
输入
和输出已经写在下面。,我可以
在
500个周期内达到大约0.991
的
精度,但是当我试图预测一些值从61到118个时,对于所有的预测值,输出都有一个固定
的
下降,但不知怎么地有
正确
的
行为。,预测有固定
的
下降,但不知何故具有
正确
的</
浏览 2
提问于2017-11-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用
输入
和输出表
的
最佳
方法
python
、
sql
、
postgresql
有一个数据模型(Sql),它使用一个
输入
表,并将其
输入
到预测模型(Python)中,并将一些输出
变量
生成到另一个表上,并在
输入
表和输出表之间进行最终连接,以获得完整
的
表(Sql)。注意:输出表可能不会预测
输入
表中每个主键
的
值。 创建一个表作为预测模型
的
输入
,并使用输出
变量
更新
同一表,即我们
在
输入
期间
将这些列作为完全空传递,并且
在
浏览 1
提问于2017-05-31
得票数 0
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