我正在尝试在tf.keras (tf版本1.14)中实现梯度反转层。我使用tf.custom_gradient定义了一个自定义渐变,但是grad函数从未被调用过,结果是错误的。我正在使用下面的代码来测试层 from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers
我正在尝试为对象检测实现一个更快的RCNN模型。在使用model_all.save('filename.h5')对模型进行训练和保存之后,我尝试将Keras模型冻结为TensorFlow图(作为.pb),以便使用Amir编写的进行推理。但是,当我试图转换它时,由于一个自定义的ValueError: Unknown layer: roipoolingconv层,我得到了一个RoiPoolingConv:
class
tensorflow.math.multiply和tensorflow.keras.layers.multiply有什么区别?同样,tensorflow.math.add和tensorflow.keras.layers.add的区别是什么?我之所以有这个问题,是因为当我构建自己的自定义损失函数和度量标准product = multiply([y_true_f, y_pred_f])时,如果我使用from te
这一层是静态的,它是一个伪函数。在前向传播中,它不做任何事情(身份函数)。然而,在反向传播中,它将梯度乘以-1。在github上有很多实现,但它们不能与TF 2.0一起工作。 这里有一个可供参考。import tensorflow as tf
class FlipGradientBuilder(object