我正在Tensorflow中创建CNN,之前一切正常,没有任何问题。训练一段时间后,它将失败,并显示以下信息
2021-05-12 12:23:32.842941: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll
WARNING:root:Limited tf.compat.v2.summary API due to missing TensorBoard installation.
WARNING:root:
我有一个可以工作的神经网络(使用Keras API在TensorFlow2.0中构建),它是我使用float32精度(默认精度)训练的。现在我想用float64精确度训练。在开始执行神经网络之前,我用tensorflow.keras.backend.set_floatx('float64)启用了它。训练开始了,但在第一个时期的最后一批,我得到了以下错误: File "Z:\Z_MASTER\DL_Reconstruction\train_stage_1.py", line 49, in train_vae
validation_split=1/19, ca
当模型需要足够长的时间来推断时(即足够大的参数和数据),当profile_batch打开时,TensorBoard回调无法将训练指标写入日志事件(至少它们在Tensorboard中不可见)。
以下是用于获取该失败的代码:
import os.path as op
import time
import numpy as np
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Input
from tensorflow.keras.models import
我在玩tf.keras,编写一些基本的自定义回调,比如给一个更精确的回调。
回调方法on_epoch_end给出的损失度量应该是所有小型批次的平均损失,但我得到了最后一个记录损失,即最后一个小批的损失。
如果您查看一节中的日志块的使用情况,通过手工计算,您会发现在使用on_epoch_end 方法的示例中给出的损失是,这是这个时代所有批次的平均损失。
我试过不用自定义回调,它不会改变任何事情。虽然的核心代码说你应该在时代结束时得到平均损失,但这不是我得到的,我仍然得到了最后一个小批的损失。
这是我写的代码
# import libs
import tensorflow as tf
from t
我有一个CNN目标检测模型,它有两个头部(输出)和张量名称'classification'和'regression'。
我想要定义一个度量函数,它同时将两个输出都定义为accepts ,这样它就可以查看regression预测来决定保留哪些索引,并使用这些索引从classification预测中选择张量,并计算一些度量。
我的当前度量函数是在此链接帮助下定义的:
from tensorflow.python.keras.metrics import MeanMetricWrapper
class Accuracy2(MeanMetricWrapper):
> import tensorflow as tf
>
> class MyMetric(tf.keras.callbacks.Callback):
> def on_epoch_end(self,epoch,logs={}):
> # how to access X_train and X_val here
>
> ...
> model.fit(X_train,y_train,batch_size=32,epochs=10,validation_data=(X_
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
我在听sentdex和Keras在神经网络上的视频。
我的tensorflow版本是2.0.0。
我在Windows 10上运行这段代码,运行在Anaconda木星环境中。
我试过搜索或这个错误,但没有结果。
码
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.models import Sequential
from ten
我试着在训练中得到输出层。我试图做一个三维可视化模型的实时,并使它的交互性。我正在使用google和tensorflow 2.0和python 3。
这是我的代码:
进口
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
try:
# Use the %tensorflow_version magic if in colab.
%tensorflow_version 2.x
except Exception:
pass
import ten
İ正在致力于图像数据集多类分类的迁移学习,该分类由12个类组成。因此,VGG19正在使用İ。然而,该模型的精度远远低于预期。İn加成训练和有效精度不提高。此外,İma还在努力减少批处理的大小,仍然是383。
我的代码:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import shutil
import os
import glob as gb
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from z