当我从tensorflow导入包、类或方法时,会显示以下错误: Cannot find reference 'keras' in '__init__.py' less... (Ctrl+F1)
Inspection info: This inspection detects names that should resolve but don't. Due to dynamic dispatch and duck typing, this is possible in a limited but useful number of cases. Top-
我目前正在使用MNIST数据,作为使用numpy和tensorflow的课程的一部分。我正在运行他们在课程中提供的代码,在运行这段代码时,我注意到来自tensorflow的一些警告: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("../data/mnist_data/", one_hot=True) 我查看了文档,发现它已被弃用,应该使用keras中的MNIST。所以我把上面的代码改成这样 from keras.datasets im
我是Federated Learning的新手。我试着从Colab上的tutorial“联合学习图像分类”开始,但遇到了一些问题。当我安装TensorFlow和TensorFlow联邦时, #@test {"skip": true}
# tensorflow_federated_nightly also bring in tf_nightly, which
# can causes a duplicate tensorboard install, leading to errors.
!pip uninstall --yes tensorboard tb-nightly
我正在学习Tensorflow,并希望使用next_batch作为时尚-MNIST数据集。但我遇到了一个问题,因为Fashion-MNIST的数据集的格式与MNIST数据的格式不同。
对于常规的MNIST,我们可以使用以下代码导入数据:
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data as ip
mnist = ip.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
但是Tensorflow的教程(网址:),像这样导入时尚
我正在试验TensorFlow 2.0 alpha,我发现它在使用Numpy数组时可以正常工作,但当使用tf.data.Dataset时,会出现输入尺寸错误。我使用虹膜数据集作为最简单的示例来演示这一点: from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
import tensorflow as tf
from tensorflow.python im
我正在使用来自Titanic API的TensorFlow数据集。
我不知道如何使特性张量模型友好。
这是我得到的最好的,但一次只给一个张量。如何使它能够处理特性项中的所有张量?
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
data = tfds.load("titanic",split='train', as_supervised=True).map(lambda x,y: (x,y)).
我正在使用AI平台使用Estimator API训练Tensorflow模型。但是,当模型保存检查点并尝试恢复检查点时,它会抛出错误tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files for gs://path/keras/keras_model.ckpt
这似乎是在Tensorflow中恢复元数据图形的问题,这是会话设置()中的代码。然而,由于AI平台将其从我的配置中抽象出来,我如
我已经为我的机器学习项目导入了以下库,但是当我试图在命令提示符下运行我的模型时.出现了问题
from tensorflow.python.keras import Model
from tensorflow.python.keras.layers import Layer, Input, Conv2D, MaxPooling2D, Conv2DTranspose, concatenate, Lambda
from tensorflow.python.keras.initializers import TruncatedNormal
from keras.optimizers import
我必须使用tensorflow和keras,通过jupyter笔记本,用python构建一个机器学习模型。我有一个包含1000张图片的数据集。其中800个我想用来训练模型,200个用来测试和验证。这是一个性别和年龄预测模型。现在,我如何导入我的数据集,或者我如何在upyter笔记本或google colab中写入路径来导入我的数据集。
我所做的是为我的项目导入包。
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
fro
因此,当我尝试使用更快的r-cnn实现用于对象检测的自定义数据集时,我一直遵循这个指南(https://towardsdatascience.com/faster-r-cnn-object-detection-implemented-by-keras-for-custom-data-from-googles-open-images-125f62b9141a)。因此在训练数据集的源代码中,这里列出了所有与Keras相关的模块。 from keras import backend as K
from keras.optimizers import Adam, SGD, RMSprop
from
嗨,我试图在一个模型中输入多个数据集。这是我的问题的一个例子,但是在我的例子中,我的一个模型有两个输入参数,而另一个有一个。我遇到的错误是:
Failed to find data adapter that can handle input: (<class 'list'> containing values of types {"<class 'tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.BatchDataset'>", "<class 'tensorflow.py
当我试图在LSTM模型中添加validation_split时,我得到了以下错误
ValueError: `validation_split` is only supported for Tensors or NumPy arrays, found: (<tensorflow.python.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator object)
这是密码
from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator
train_generator = Timeseries
我使用keras(tensorflow)使用tensorflow.keras.preprocessing.text.one_hot将文本转换为编码。
我已经将它用于训练数据集,如下所示
from tensorflow.keras.preprocessing.text import one_hot
corpus = ['nice app']
onehot_repr = [one_hot(words, 10000) for words in corpus]
print(onehot_repr)
# [5779, 2969]
到现在为止都没问题。
但是,当我使用one_hot作为
我试图在一个拥有40,000幅图像的数据集上创建一个图像分类器,以便让Autokeras在之后为我训练最合适的模型。现在的问题是,每次我加载所有图像并获取它们的标签时,当我运行标准化Google时,都会出现内存溢出(尽管有一个Pro+帐户)。随后,我的代码:
# Import TensorFlow
%tensorflow_version 2.x
import tensorflow as tf
import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.kera
我是tensorflow和dataset API的新手。看起来我没有给tensorflow提供正确的字典列表。我得到以下输出: tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: In[0] is not a matrix. Instead it has shape [] [Op:MatMul] 我的代码是: train_dataset = tf.data.experimental.CsvDataset(
"train.csv",
[tf.float32,
tf.int32] )
mod