下面的代码抛出一个错误"AttributeError: can't set attribute“。我想这是因为我试图将TensorFlow层放入一个普通的列表中。 有没有人知道我如何解决这个问题,并能够创建一个图层列表?我不想使用Sequential,因为它不太灵活。 在PyTorch中他们有ModuleLists,你可以用它来代替列表,在TensorFlow中有没有我可以使用的等价物? !pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers
我已经使用Anaconda命令提示符成功地安装了TensorFlow,但是当我使用Ipython或使用anaconda(spyder)导入Python时,我得到了以下错误:
<ipython-input-2-41389fad42b5> in <module>()
----> 1 import tensorflow as tf
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'
当我在列表中检查pip list时,我找不到TensorFlow。在安装过程中,我添加了以下内容
C:> conda
我想上一堂课
class Test:
def __repr__(self):
if self in a list/set:
return self.__class__.__name__
else:
return 'My pretty print like Numpy/Tensorflow'
它能够有一个“自适应”的__repr__()。当我简单地打印实例时,它应该打印漂亮的打印。
a = Test()
a
'My pretty print like Tensorflow/numpy&
我已经下载了tensorflow和tensorflow_datasets (用于后者的pip3安装tensorflow_datasets ),当我在终端中运行它时,它们都会出现在我的pip3列表中。当我在执行import tensorflow_datasets as tfds之后尝试运行代码时,我得到一个错误消息ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow_datasets'。我不认为我需要使用conda或jupyter或其他一些堆栈溢出答案建议的任何东西,所以我不确定为什么这不能工作。
我在tensorflow中创建一个稀疏张量,约为4,000,000×56,000,000。56M列是特征列AKA的大约10,600个可能值之间的交互变量,是所有值的组合。
Tensorflow的稀疏张量采用一个索引参数,它是一个列表列表,其中每个子列表x,y表示稀疏张量中值的行和列。
我有交互变量的组合:
combos = []
grouped_feature = df.groupby('feature')
for name, group in grouped_feature:
combos.append([*combinations(group.feature.uni
让我们说,我们确实希望使用Keras/TensorFlow来处理图像(或n线团向量)。我们希望,对于奇异的正则化,将每个输入以随机数量的位置向左移动(在右侧出现的自飞部分)。
如何看待和解决这一问题:
1)
TensorFlow的numpy滚动函数有什么变化吗?
2)
x - 2D tensor
ri - random integer
concatenate(x[:,ri:],x[:,0:ri], axis=1) #executed for each single input to the layer, ri being random again and again (I can live w
我一直在我的笔记本电脑上使用tensorflow for cpu,由于速度太慢,我决定转移到我的台式机上,使用tensorflow for gpu。
问题是,在我的台式计算机上,我不能像这样导入,而我可以在笔记本电脑上这样做:
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
所以我决