我知道Tensorboard和它是多么棒，但我认为简单的控制台输出与当前的图形摘要更好(更快)的原型目的。还知道我可以在简单地运行与最后一个网络节点的会话后生成张量板图，如所示。我要找的是类似于Keras的model.summary()。
换句话说:如何在tensorflow图上迭代，只打印出具有相同形状和dtype的自定义高端层，这些层
浏览 2提问于2018-02-15得票数 10
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 tensorflow.keras.layersimport multiply，就会发生错误：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidAr
浏览 9提问于2020-01-01得票数 2
我有自定义层： def __init__(self, kernel):它产生输出=======================================Tra
浏览 7提问于2020-05-19得票数 2
我发现在keras.backend或keras.layers中有许多相同的名称，例如keras.backend.concatenate和keras.layers.Concatenate。我模糊地知道，一个是张量，另一个是层。但是当代码这么大的时候，这么多的函数让我混淆了张量或者层。有人有解决这个问题的好主意吗？我发现的一种方法是首先在一个函数中定义所有占位符，但函数将其作为变量在结束时返回层，而另一
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
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正如标题中所述，我想用现有的操作和张量操作在tensorflow中实现一个自定义层。我想知道我是否能像在提亚诺那样在蟒蛇身上做这件事。在这一层中，输入可能是一些矩阵，批次输入和一些权重和偏差需要学习。经过一些张量运算后，输出将被输入到下面的层。这一层中的计算可能很复杂，所以我想知道tensorflow是否可以为我做自动区分。
浏览 2提问于2016-04-05得票数 3
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我在研究基于Keras/TensorFlow的神经网络。我想做点不同的事。但是，我希望网络的输出层是作为函数参数的数字列表。该函数对这些参数进行操作，生成一个新的数字列表。我理解需要编写
浏览 4提问于2017-09-14得票数 1
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我将tensorflow与Functional API一起使用，它传递表单的张量 (None, a,b) 层与层之间。对于自定义层，我希望使用基本操作，这些操作总是生成以下形式的产品 (a,b) 为了获得一致的解决方案，我还需要将其引入到表单(None,a,b)中。如何在当前版本的tensorflow中做到这一点。许多当前的解决
浏览 7提问于2020-10-06得票数 0
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我如何在TensorFlow中实现这样一个层呢？
我发现可以通过扩展tf.keras.layers.Layer在Keras中定义自定义层，但是文档非常有限，没有很多示例。这是否意味着我必须用C实现我的自定义层才能获得合理的速度，或者Python TensorFlow操作就足够了吗？编辑:如果我只定义一个权重的张量，也许就足够了，但是如果我可以定制
浏览 4提问于2019-04-09得票数 2
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我试着四处寻找，但奇怪的是，我找不到类似的东西。假设我有几个完全连接的层：fc_2 = tf.contrib.layers.fully_connected(fc_1, 10)当我用sess.run(...)运行这些数据时，我会得到一个张量。这个张量是什么？是重量吗？梯度？对于我们给出的
浏览 4提问于2018-04-13得票数 0
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如何在Tensorflow中求出单个层的输出张量。假设TF模型通过输入图像后，我希望有一些图层的输出的名称。
我怎么能得到它？
浏览 1提问于2019-10-21得票数 0
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我正在处理tensorflow中的自定义keras层，我需要迭代一个张量。问题是张量有形状(无，.，.)。我不知道如何反复讨论这个问题。如何在一维为零的张量上进行迭代？
浏览 2提问于2022-11-05得票数 0
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我知道角层的输出(如keras.layers.Dense())产生所谓的“角张量”。此外，还存在由tensorflow操作(如tf.reduce_sum())产生的“tensorflow张量”。，我的问题是--它可以混合煤油层和tensorflow ops吗？会有什么问题，与混合角角和流动张量，他们产生的吗？
让我们考虑一个<
浏览 7提问于2022-04-28得票数 2
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当我的新模型与我用于微调检查点的预训练模型有不同数量的类时，TensorFlow对象检测API将如何处理分类权重张量？当在像SSD这样的ML对象检测模型中微调预训练模型时，我不仅可以用预先训练的权重初始化特征提取器的权重，而且可以初始化特征地图的定位层权重和分类层权重，后者只选择选择的预训练类权重，这样我就可以减少模型最初能够识
浏览 1提问于2018-03-20得票数 2
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我一直在寻求学习TensorFlow，我注意到不同的函数用于相同的目标。例如，为了求一个变量的平方，我见过tf.square()、tf.math.square()和tf.keras.backend.square()。这对于大多数数学运算来说都是一样的。这些都是相同的，还是有什么不同？
浏览 148提问于2021-02-13得票数 2
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我在用tensorflow 1.15.0。import numpy as npfrom tensorflow import keras
from te
浏览 0提问于2020-11-09得票数 0
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我正在使用tensorflow 2.2进行研究，并希望实现一个自定义层，它接受向量(张量)输入并输出向量(张量)。我的输入/输出关系很复杂，我需要创建一个函数来计算正向传递和梯度。我遇到了做这项工作的custom_gradient function。不幸的是，完全不清楚的是如何将其用于矢量或张量输入和输出。特别是，我不知道如何返回雅可比矩阵或其某种形式。
浏览 15提问于2021-09-09得票数 0
尽管这里有很多问题，所以提出了重用经过训练的tensorflow模型的问题，但使用最主流的模型之一微调自定义数据集来预测单个图像的概率仍然是一个挑战。并通过sess.graph.get_tensor_by_name获取所需的输出层。但问题是，在tensorflow (例如classify_image.py)提供的示例中，诸如冻结图这样的输入点和输出</em
浏览 2提问于2016-11-05得票数 4
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我在Tensorflow 2中实现了一个模型，我想在我的模型中对张量(两层输出的乘法)应用一个惩罚。我习惯于在层上使用正则化(内核、偏向或活动正则化)。我可以构建一个只具有活动正则化的自定义层，但我突然发现有一个更简单的解决方案来将正则化添加到张量中。5))其中产出：
<tf.Te
浏览 5提问于2022-01-30得票数 4
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我使用TensorFlow 2和tensorflow.keras.layers的functional来构建模型。我有一个输入张量(in_1)，它的形状是batch_size，长度，dim，我想计算沿长度维数的平均值，得到一个输出张量(out_1)，它的形状是batch_size，dim。 out_1 = Lambda(lambda x:
浏览 4提问于2020-12-07得票数 2
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注意:我使用的是tensorflow 2.3.0、python 3.8.2和numpy 1.18.5 (但不确定它们是否重要) 我正在编写一个自定义层，它在内部存储形状(a，b)的不可训练张量N，其中a，b是已知值(此张量是在初始化过程中创建的)。当在输入张量上调用时，它展平输入张量，展平其存储的张量，并将两者连接在一起。不幸的
浏览 14提问于2020-08-12得票数 3
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