当我在tensorflow中使用tf.data.Dataset api时,我用tensorflow训练了我的模型。我想演示我的代码的一些部分:
# This corresponds to loading the data using the tf.data.Dataset api...
names_train, detected_train, arousal_train, valence_train, liking_train, is_talking_train, images_train,\
iterator_train_all = load_train_sewa_tfrecords(fil
嗨,我试图在一个模型中输入多个数据集。这是我的问题的一个例子,但是在我的例子中,我的一个模型有两个输入参数,而另一个有一个。我遇到的错误是:
Failed to find data adapter that can handle input: (<class 'list'> containing values of types {"<class 'tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.BatchDataset'>", "<class 'tensorflow.py
我的输入函数如下所示:
def input_fn():
dataset.repeat(epochs).batch(16)
estimator_model.train(input_fn, steps)
我如何通知我的模型这是数据集的第n次重复(纪元)?我想实现一些东西,比如衰减学习率,前n个时代没有敌对损失的训练模型等。我正在使用tf.data.Dataset和tf.estimator.Estimator。如果我多次调用train方法:
def input_fn():
dataset.batch(16)
for epoch in r
我必须使用tensorflow和keras,通过jupyter笔记本,用python构建一个机器学习模型。我有一个包含1000张图片的数据集。其中800个我想用来训练模型,200个用来测试和验证。这是一个性别和年龄预测模型。现在,我如何导入我的数据集,或者我如何在upyter笔记本或google colab中写入路径来导入我的数据集。
我所做的是为我的项目导入包。
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
fro
我正在尝试从TF2数据集中训练一个自定义的单词嵌入。我的文本已经被编码为整数,我的模型在示例数据集(即从加载的数据集)上工作得很好。但是,当我从(批)数据集中输入我的张量时,模型无法开始使用ValueError: No gradients provided for any variable: ['embed/embeddings:0', 'relu/kernel:0', 'relu/bias:0', 'out/kernel:0', 'out/bias:0'].进行训练。
不知道为什么会发生这种事。导致相同错误的类似