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沙龙
2
回答
在
TensorFlow
Keras
中
仅
将
偏差
设置
为
不可
训练
python
、
tensorflow
、
keras
在
TensorFlow
/
Keras
中
训练
神经网络进行分类时,是否可以
将
输出层
中
的
偏差
项
设置
为
不可
训练
? 看起来layer.trainable = False
将
冻结这一层
中
的内核和
偏差
。有没有可能只冻结
偏差
,而仍然更新内核?
浏览 129
提问于2020-12-29
得票数 0
2
回答
如何
将
特定的
keras
层权重定义
为
不可
训练
?
python
、
tensorflow
、
variables
、
keras
、
neural-network
默认情况下,w和b的所有组件
在
keras
中都
设置
为
可
训练
。我知道如何
将
整个W或b
设置
为
不可
训练
,如下链接所示: How to set parameters in
keras
to be non-trainable?我想要的是能够
仅
将
W的特定组件(例如)
设置
为
不可
训练
。并且所有的W1和W2都是t
浏览 88
提问于2021-09-02
得票数 0
2
回答
为什么
Keras
/
tensorflow
的乙状结肠和交叉熵精度低?
python
、
tensorflow
、
keras
、
classification
、
cross-entropy
sigmoid'))为了简化测试,我手动
将
唯一的权重
设置
为
1,
偏差
设置
为
0,然后使用两点
训练
集{(-a, 0), (a, 1)}对模型进行评估,即for a in range(40):
浏览 1
提问于2018-09-01
得票数 8
回答已采纳
1
回答
在
TensorFlow
中
构建具有固定权重的层
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
我通常使用TF2,使用
Keras
API,如下所示: model = tf.
keras
.models.Sequential()model.add(tf.
keras
.layers.Dense(units=2, activation='linear该层由10个单元组成,其中8个单元具有预定义的、固定的、
不可
浏览 40
提问于2020-01-16
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1
回答
如何将可
训练
的
tensorflow
变量转换为
不可
训练
的
tensorflow
变量?
python
、
tensorflow
因此,在这里我需要将一些过滤、
偏差
变量从可
训练
的
tensorflow
变量转换为
不可
训练
的变量(我使用的是原生
tensorflow
框架,而不是
keras
或任何更高级别的包)。为了从卷积层过滤器获得权重,我使用了conv4_3_filter=sess.graph.get_tensor_by_name('conv4_3/filter:0'),但变量‘’vv4_3_ 4_1‘’始终是经过
训练
的变量因此,在这里,我试图找到一种通用的
浏览 36
提问于2019-04-11
得票数 2
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2
回答
如何
将
偏差
和激活函数直接添加到
TensorFlow
中
的输入层?
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
我想要创建一个没有隐藏层的神经网络,但是每个输入都有一个
偏差
求和,并且
在
进入softmax输出层之前经过一个relu函数。与每个输入的
偏差
相关的权重需要是可
训练
的。然后
将
这些阈值输入
中
的每一个求和到输出节点中,输出节点使用softmax进行多类分类。我确实考虑过添加一个密集连接的隐藏层,然后添加一个正则化函数,
将
每个节点的所有权重
设置
为
零--但是这种方法的问题是,它仍然会尝试
在
每次更新之后
训练
所有被
浏览 0
提问于2020-04-21
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1
回答
如何通过调优提高深度学习
python
、
deep-learning
但它没有提高最大值我得到了91.67% 我必须提高我的准确性,我想尝试使用调优,但我不知道如何使用 我的数据集有3个类 所以请帮帮我,至少我得到了92%的准确率 import pandas from
keras
.layers import Dense from
keras
.wrappers.scikit_learn import KerasClassifierfrom
keras
.utils import np_utils
浏览 29
提问于2021-06-21
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1
回答
有没有一个轻量级的Python模块来加载预先安装的ML模块并执行预测?
python
、
machine-learning
、
keras
、
neural-network
、
raspberry-pi2
我正在实现一个机器学习模块,它应该在Raspberry Pi
中
运行,目前
在
不同的服务之间共享。我的想法是
在
设备
中
只存储负责检索ML模块的输入并执行预测的代码,以及包含已使用
Keras
拟合的神经网络模型的文件。换句话说,如果我的目的只是
在
训练
的模型上执行预测,而不是
训练
新的模型,我希望避免安装所有的
Keras
/
Tensorflow
包和依赖项。有没有办法做到这一点?有没有轻量级的库允许加载神经网络的模型(具有所
浏览 14
提问于2019-05-22
得票数 1
1
回答
将
TensorFlow
LSTM转换为突触
machine-learning
、
neural-network
、
tensorflow
、
lstm
、
tensorboard
我正致力于
在
已经
训练
过的
TensorFlow
basic LSTM和可以
在
浏览器
中
运行的javascript版本之间实现一个接口。问题在于,
在
我所读过的所有文献
中
,LSTMs都被建模
为
微型网络(
仅
使用连接、节点和门),而
TensorFlow
似乎有更多的功能。我有两个问题: 是否有一种实用的方法来映射
TensorFl
浏览 2
提问于2015-12-17
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1
回答
从
TensorFlow
图中提取权重以
在
Keras
中使用
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我有一个
Tensorflow
图(output_graph.pb),我是通过
在
之后
在
盗梦空间( Inception V3 )上进行迁移学习获得的。现在,我需要提取各个层的权重,以便将它们导入到用
Keras
创建的模型
中
。我知道从
tensorflow
直接
将
图转换为
keras
模型()是
不可
能的。
浏览 1
提问于2018-09-30
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1
回答
TensorFlow
:
在
新模型的培训
中
,
将
一个模型的预测结合在一起最简单的方法是什么?
python
、
tensorflow
、
google-cloud-ml
在
另一种模式的培训
中
,使用tf.estimator
训练
的模型A最简单的方法是什么?ModelA返回tf.matmul(input,weights) x1 = tf.matmul(new_inputs,new_weights1)x2 = modelA
浏览 0
提问于2018-11-28
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1
回答
Keras
能自动识别列车和测试/验证阶段的Drop和BatchNorm吗?
keras
我是一个
tensorflow
用户,
在
Tensorflow
中
,我必须明确地处理Drop和BatchNorm。例如,
在
测试/验证阶段,下降率必须
设置
为
1,并为BatchNorm指定
训练
标志。我的问题是:
Keras
能够自动识别列车和测试/验证阶段的Drop和BatchNorm吗?例如,如果我使用model.predict(),
Keras
就会知道我
在
测试/验证的pjhase<
浏览 1
提问于2017-09-24
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1
回答
Tensorflow
:如何通过修剪来阻止小值泄漏?
tensorflow
、
machine-learning
PolynomialDecay的文档建议
在
默认情况下使用frequency=100,以便每100步才应用一次剪枝。这可能意味着在其他99/100步骤
中
,修剪
为
0的参数
将
偏离0。因此,
在
修剪过程的最后,除非您小心地精确到100个步骤的倍数,否则您最终将得到一个没有完全修剪的模型,但它具有大量接近于零的值。 怎样才能阻止这种情况的发生?你必须调整频率才能成为步数的除数吗?
浏览 10
提问于2021-04-25
得票数 0
1
回答
摘要
中
来自
tensorflow
.
keras
.layers.experimental
中
preprocessing.Normalization的
不可
训练
参数是如何计算的?
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
我一直
在
使用
tensorflow
.
keras
.layers.experimental
中
的preprocessing.Normalization来规范化数据。在这里,当我使用一个输入(None,1)时,我
在
摘要
中
得到3个
不可
训练
的参数。当我使用9个输入(无,9)时,我得到了19个
不可
训练
的参数。这些示例、摘要、代码和完整数据可以
在
here中找到。我想更详细地了解它们的含义以及它们是如何计算的,它与平均
浏览 40
提问于2020-09-29
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1
回答
JSONDecodeError:期望值: Raspberry的Imager (GNU/Linux)上的第1列(char 0)
python
、
tensorflow
我
在
windows上做了一个图像识别神经网络。测试过了,它就起作用了(呼!)它使用了
tensorflow
。,我不得不手动
在
虚拟机
中
安装
tensorflow
,因为Google并不完全支持Raspberry Pi的Imager,但是社区有一个受支持的版本。我还使用遗留版本来访问可工作的相机模块,因为我注意到python
中
的相机模块和库还没有完全实现,PiCamera2处于早期测试版,除了更多的问题之外,我
在
安装它时遇到了困难。import
keras
fr
浏览 13
提问于2022-03-25
得票数 2
回答已采纳
1
回答
训练
后使用
Tensorflow
v2调整神经网络最后一层的
偏差
项
tensorflow
、
machine-learning
、
tensorflow2.0
在
使用TFv2
训练
模型后,是否可以对神经网络最后一层
中
的偏置项进行调整?以下是我的模型的一个示例: import
tensorflow
.
keras
as
keras
layer_(input_size) l
浏览 14
提问于2020-06-13
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1
回答
将
一层
中
的一半滤波器
设置
为
不可
训练
的角/
tensorflow
python
、
tensorflow
、
neural-network
、
keras
、
conv-neural-network
我试图
训练
一个由研究论文提出的模型,我
将
卷积层的一半滤波器
设置
为
Gabor滤波器,其余的是随机权值,默认情况下初始化。通常,如果必须将一个层
设置
为
不可
训练
,则将trainable属性
设置
为
False。我
在
使用带有
Tensorflow
后端的
Keras
。
浏览 1
提问于2018-09-20
得票数 10
回答已采纳
2
回答
无法
在
Tensorflow
工作流
中
冻结
Keras
层
tensorflow
、
keras
我正在尝试冻结
Tensorflow
工作流
中
的
Keras
层。当可
训练
标志
设置
为
True时,一切正常。然后,当我将它
设置
为
False时,它不会冻结这些层。我还试图
仅
通过使用train_step_freeze = tf.train.AdamOptimizer(0.004).minimize(loss, var_list=[user_embedding])来
训练
变量最小化, 1) dtype=float32>) 是否可
浏览 1
提问于2017-05-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何在
Tensorflow
2.0
中
冻结隐藏层
中
的权重来重新
训练
DNN
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
、
tensorflow2.0
你好,StackOverflow社区: 我使用
Tensorflow
2.0
训练
了一个4层的DNN。使用一批新的数据,我希望重新
训练
从第二层到输出层的模型权重,同时保持来自较早层的权重(即,附加到输入和第一层的权重)冻结。我试图
在
TensorFlow
2.0的文档
中
查找,但似乎找不到我要找的东西。这里的代码
设置
可能是什么?或者,如果有文档,能不能请人把我链接到? 谢谢。 附言:我是
Tensorflow
的新手。我很想从头开始解决这个问题。但是,不首先确保包是
浏览 49
提问于2020-08-08
得票数 0
2
回答
通过
Keras
/ TF 2019限制GPU内存使用?
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
gpu
我读过这样的答案: import
tensorflow
as tfconfig =
在
keras
和TF
中
似乎都有如此多的更新,以至于
在
2017年写的几乎任何东西都不能工作!那么,如何限制内存使用呢?
浏览 18
提问于2019-04-22
得票数 4
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