我有一些tensorflow模型,需要导出到保存的模型中。下面是我正在尝试导出的模型的简化代码。import tensorflow as tf
return tf.reduce_sum(x)
y = tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, padding='SAME')(inputs)
y =
当我创建具有一个或多个自定义层的Keras模型时,可以使用model.save()方法以TensorFlow SavedModel格式持久化Keras模型。我可以使用tf.keras.models.load_model()函数从文件系统中加载此模型,然后再次将其保存到文件系统中。missing 1 required argument: training 您可以尝试使用以下代码复制此问题: import tensorflow as tf
class CustomLayer(tf.keras</em
我正在创建一个自定义的层,在激活之前需要将权重乘以元素。当输出和输入的形状相同时,我可以让它工作。当我将一阶数组作为输入,而将二阶数组作为输出时,就会出现问题。tensorflow.multiply支持广播,但当我尝试在Layer.call(x,self.kernel)中使用它将x乘以self.kernel变量时,它报告说它们的形状不同,如下所示:from keras import backend as K
from keras.
这可以通过计算交叉熵损失,然后乘以自定义的惩罚矩阵的权重来实现,该矩阵为每对(预测的标签,真实的标签)保存一个值。输出层为softmax层,有12个神经元。我在为keras.model.compile()实现这个自定义丢失时遇到了困难 loss = K.categorical_crossentropy
我希望在顺序模型中有一个层,该层具有一些固定的、不可训练的权重,稀疏地分布在层内。例如,训练层为 a b cg h i 我希望是这样的: A* b cg H* I* 使用A*,F*,H*和I*编辑的权重,并设置为不可训练,这样在另一轮训练后,层的结果如下所示A* b2 c2g2 H* I* 我的网络是在Keras建立的,我没有找到一种方法来实现这种转变。我想过创建自定义层,但我想不出如何只让一些值不可训练。