我试图用tensorflow.keras创建和保存一个模型,但我遇到了很多问题。模型不能很好地工作,但这不是我的问题。我的问题是,为什么在保存模型之后,它的准确性似乎比保存之前的准确性要低得多。import tensorflow as tfimport numpy as np
mnist = tf.keras.datasets.mnistFollow the guide at https://www.tensorflow.org
我试图在使用keras和tensorflow作为后端来训练深度学习模型的同时产生可重现的结果。train.py文件中设置numpy、python和tf的随机种子。在这两个文件中,顶部都有import numpy as np和import tensorflow as tf。我的问题是-从不同的模块导入和设置随机种子是如何工作的?a)在import语句后,是否需要在每个文件中设置随机种子? b)或者,我是否只需要在train.py中设置这
我试图在我的机器上使用Keras,但是我一直收到错误消息"AttributeError: tensorflow.python.keras.backend‘没有属性'get_graph'“。': ---> 90 from .tensorflow_backend import * 92 # Try and loa
我在我的项目()中使用了Scaffeine,这是一个用于咖啡因的Scala包装器()。我的metrics API ()中也嵌入了一个prometheus JMX收集器。然而,当我启动我的应用程序时,我在VisualVM中看不到任何咖啡因的MBeans。此外,在查看咖啡因项目时,我发现在caffeine/jcache/src/main/resources/reference.conf中有一个用于JMX监控的配置:
moni