因此，在这里我需要将一些过滤、偏差变量从可训练的tensorflow变量转换为不可训练的变量(我使用的是原生tensorflow框架，而不是keras或任何更高级别的包)。例如，为了从卷积层过滤器获得权重，我使用了conv4_3_filter=sess.graph.get_tensor_by_name('conv4_3/filter:0')，但
浏览 36提问于2019-04-11得票数 2
回答已采纳
我使用TensorFlow与Android，特别是TensorFlowInferenceInterface类进行接口。引用此操作的代码如下所示：
当我使用Keras从木星笔记本
浏览 1提问于2018-06-10得票数 0
回答已采纳
目前，我在将变量中的一些元素设置为不可训练时遇到了麻烦。它意味着给定一个变量，例如x，我希望只训练x0,0和x1,1，同时在训练时保持x0,1和x1.0是固定的。目前，tensorflow确实提供了使用trainable=False或tf.stop_gradient()将任何变量设置为不可训练的选项
浏览 0提问于2017-11-20得票数 3
我想训练一个模型，同时使用模型的结果进行进一步的操作。训练可以在后台进行，但我需要预测模型始终可用。
我有一个如何做到这一点的想法，但不确定是否可以在tensorflow中做到这一点。因此，我正在考虑为预测和训练创建单独的线程/进程。每个进程中将运行两个不同的会话，它们将共享相同的变量。因此，训练模型可以在自己的时间内更新变量<
浏览 0提问于2018-03-21得票数 3
假设变量A的形状为123，64，变量B的形状为123，32，则A和B tf.concat(A，B，axis=1)的级联可以生成具有123、96形状的变量C。假设A被创建为可训练的，而B被创建为不可训练的。C是A和B沿1轴的级联。
C是无
浏览 0提问于2018-04-23得票数 1
回答已采纳
tensorflow 2.0似乎删除了函数tf.global_variables()。那么，我的问题是:如何在模型中找到具有给定名称的变量？tensorflow 2.0提供了这样的功能吗？目前，我们的培训框架无法访问构建模型的代码。它使用tf.global_variables()查找加载模型中的各种变量，以推入和提取训练数据或结果。tensorflow 2.0能够
浏览 3提问于2019-05-18得票数 1
回答已采纳
Tensorflow优化器中的API函数compute_gradients只返回可训练变量的梯度，例如具有可训练参数的每层的权重或偏差。是否有可能得到每一层的不可训练变量的梯度，如dL/dx或dL/dy？如果没有对应此功能的API函数，是否可以手动获取这些变量的梯度？
浏览 3提问于2018-05-30得票数 0
1回答
我是tensorflow-hub的新手，偶然遇到了ELMo模型()。他们只是提到这些重量是可训练的。但是谁来训练它呢？
浏览 5提问于2018-06-23得票数 3
是否存在将tf.Variable指定为不可训练的参数，以便该变量不包含在tf.trainable_variables()中
浏览 0提问于2016-11-22得票数 4
回答已采纳
1回答
我遵循了coursera赋值的代码，它使用双向LSTM实现了一个NER标记器。你能帮助我理解嵌入是如何训练的吗？
浏览 0提问于2018-06-23得票数 0
1回答
数据包括订单信息，我想预测订单将被交付的可能性。订单是在系统中输入的，一周后，人们就可以说订单是否确实交付了。
对于供应商这样的名义数据，我使用pd.get_dummies()进行转换。但是，假设我收到了下周到达的订单的订单数据。有一个新的供应商，训练有素的模型还不知道，因为在保存的模型参数中不存在列supplier_new_unkown_supplier。有人知道如何处理这类案件吗？
浏览 0提问于2021-02-18得票数 0
1回答
但是“不可训练的重量”让我困惑。假设我有一个简单的图层，如下所示(它只做一件事，除以平均数)：K = tf.keras.backend
class SharpeLayer(tf.keras.layers.Layer我的想法是：，我知道它不会影响最终的训练结果。我的目标是估计我的模型的内存消耗。我不确定中间张量是否也会消耗GPU内存。如果是这样的话，我
浏览 2提问于2020-12-30得票数 0
当使用tensorflow的自动微分时，它会更新每个迭代的具体变量吗？h_t = X_t W_x + h_{t-1} W_h + b
tensorflow如何更新W_x、W_h和b的值，而不知道h_{t-1}的值？抱歉，如果我错过了一些显而易见
浏览 9提问于2016-11-06得票数 1
1回答
我已经用tf2创建了一个简单的模型，它将输入'a‘乘以变量'b’(初始化为1)，然后返回输出'c‘。然后我试着在简单的数据集a=1，c=5上训练它，我希望它学习b=5。import tensorflow as tfb = tf.Variable,batch_size=1, epochs=1)
然而，tf2并不认为变量</
浏览 19提问于2020-02-04得票数 1
我想知道Keras模型是否使用tf.get_variable定义的函数API列变量进行编译/培训？Keras培训也能包括Tensorflow操作吗？这篇博文展示了如何使用Tensorflow图/会话训练Keras变量from keras import backend as K
imgKeras使用的是Tensorflow后端，所以我猜想在培训中使
浏览 0提问于2019-01-05得票数 12
回答已采纳
他们在Tensorflow 2.0中为许多架构提供了预先训练的模型。我想在TPU上使用这些模型进行预测。由于TensorFlow2.0的TPU API仍处于实验阶段，因此我想在TensorFlow1.x中实现它 有没有办法将预先训练好的模型从TensorFlow2.0转换到TensorFlow1.x，反之亦然TensorFlow2.0的TPUE API描述如下：h
浏览 31提问于2019-10-01得票数 0
回答已采纳
我正在用TensorFlow训练一个模型。在训练期间，我定期评估验证集上的模型。我想写一个训练过程的摘要，这样就可以显示验证集损失的曲线图，这样我就可以看到它随着训练迭代的增加而下降。我已经有一个全局迭代变量作为我的摘要的一部分。我正在考虑在模型图中创建一个标量汇总validation_loss变量，该变量与任何东西都没有关联，但我会定期从我<e
浏览 0提问于2016-08-17得票数 0
我正在努力学习tensorflow。我真的对tf.Variable的用法感到困惑。我知道在机器学习中，我们必须随机地为过滤器分配权重。但这可以通过tf.truncated_normal函数来完成。那么tf.Variable在这里的作用是什么呢？文档指出，tf.Variable维护图形的状态。什么意思？如果我省略tf.Variable，结果是一样的。那么tf.Variable的作用是什么呢？
浏览 0提问于2018-09-24得票数 3
我必须训练一个非常大的嵌入字典(大约1TB)。我有很多机器，所以我可以使用tensorflow的分布式训练。谢谢。
浏览 0提问于2019-03-16得票数 2
在tensorflow中，如何在训练时获取并输出可训练变量的变化(一个优化步骤之前和之后的差异)？
谢谢。
浏览 2提问于2017-05-09得票数 0
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
腾讯云开发者
