我使用了TFBertModel和Tensorflow模型来结合和训练拥抱的面部变形。我想保存每个时代的val_accuracy的最佳模型。我使用'tensorflow检查点‘,但我得到了error.How我是否可以保存每个时代的最佳模型与transformers在tensorflow? from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
from tensorflow.keras.initializers import TruncatedNormal
from tensorflow.keras.losses import Cate
我正在尝试使用Tensorflow对Huggingface中预先训练好的BERT模型进行微调。一切都很顺利,模型的构建和训练都没有错误。但当我尝试保存模型时,它停止并显示错误"IndexError: list index out of range“。我正在使用谷歌Colab和TPU。
任何帮助都将不胜感激!
代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import activations, optimizers, losses
from transformers import TFBertModel
def create_mod
我正在处理一个NLP问题(句子分类),并决定使用HuggingFace的TFBertModel以及Conv1D、平面和密集层。我正在使用functional并编译我的模型。但是,在model.fit()期间,在输出密集层会出现形状错误。
模式定义:
# Build model with a max length of 50 words in a sentence
max_len = 50
def build_model():
bert_encoder = TFBertModel.from_pretrained(model_name)
input_word_ids = tf.ke
我使用的是tensorflow联合示例中的示例"stateful_clients“。我想使用预先训练好的模型权重来初始化模型。我使用函数model.load_weights(init_weight)。但它似乎不起作用。第一轮的验证准确率仍然很低。我该如何解决这个问题?
def tff_model_fn():
"""Constructs a fully initialized model for use in federated averaging."""
keras_model = get_five_layers_cnn(
我正在构造一个具有不同X和Y长度的RNN模型。
从NLP我知道这应该是可能的(也就是说,如果你有一个翻译模型,你将不会有相同的长度输入句子/单词和输出句子/单词.)
不幸的是,这对我不起作用,我得到了以下错误:
ValueError: Dimensions must be equal, but are 3 and 405 for '{{node mean_absolute_error/sub}} = Sub[T=DT_FLOAT](sequential_47/time_distributed_46/Reshape_1, IteratorGetNext:1)' with inpu
我有来自不同设备的许多时间序列数据(时间和电压)。我试图把这个时间序列数据转换成一个图像数组,这样它就可以作为图像使用,我可以在图像上应用CNN,并且可以对数据来自哪个设备进行分类。它基于不同的器件产生不同的电压信号的假设,这些信号应该是可微的。我应用了一个函数,将时间序列数据分割到一个图像数组中,然后使用CNN进行分类。图像大小为14x100像素。问题是模型的精度没有变化,或者几乎没有变化。请查找以下完整的编码
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import ten
我正在keras中构建一个模型,它可以从图像中检测建筑物的屋顶。我想在模型内部添加一个自定义锐化层。我知道我们可以在预处理中锐化图像,但如果我添加一个层就更好了。我尝试了Lambda层和我的自定义锐化功能,但它不起作用,然后我尝试自定义层,并得到相同的错误:
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-3062d6b8160d> in <module>()
1 # MY MODEL
2 from u_net
在这里,我训练bert模型。下面是我用来训练的代码,当我加载保存的预测模型时,它显示了这个错误。有人能帮帮我吗?
import tensorflow as tf
import logging
from tensorflow.keras.layers import (
Dense,
Flatten,
Conv1D,
Dropout,
Input,)
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras import Mode
很清楚LSTM如何与1功能一起工作。但是,如果功能的数量大于1,会发生什么呢?
📷
根据这里提出的答案,
Keras创建了一个计算图,它将执行每个特性(但针对所有单元)的底部图片中的序列。这意味着状态值C总是一个标量,每单位一个。
但是,如果它根据每个特性执行流程,结果将是number of units x number of features。相反,我们只得到单位的数量(如果是return_sequences=False,否则是number of timesteps x number of units)。
特性发生了什么变化,它们是如何处理的?在哪一步,以及它们如何合并?
我通过keras.models.load_model加载模型,该模型通过model.save保存
然后,我试图打印优化器状态:
from keras import backend as K
tf_session = K.get_session()
print(model.optimizer.iterations.eval(session=tf_session))
print(model.optimizer.lr.eval(session=tf_session))
其中的指纹:
<tf.Variable 'Adadelta/iterations:0' shape=() dt
我为回归问题建立了一个模型,即从9个输入变量中预测一个值。模型的开发是基于Keras库的人工神经网络
在这个使用编译和拟合方法的模型中,我已经预测了输出值。然而,我得到了不好的评价分数。我使用RMSE和R2对模型进行了评估
(已归一化)预测值与标记值之间的RMSE值为0.207,(原始形式)预测值与标记值之间的RMSE值为215,R2为0.40
如何修改我的模型以获得更好的结果(低RMSE和高R2)?或者这个模型可以接受吗?
import keras
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(36, in