因此,我正在尝试构建一个模型,该模型接受一个类似于图像的numpy文件,并基于这些数据构建一个模型。每个单独的.npy文件都可以放入内存,但是我需要假设同时加载的所有文件都不能放入内存中。), dtype=resource) must be from the same graph as Tensor("MapDataset:0", shape=(), dtype=variant) 我对TensorFlow下面是我的代码: train_fnames,
我想使用Tensorflow和tensorboard V2在同一张图上合并精度和召回率。我找到了许多以前版本的例子,但在我的例子中没有一个是有效的。我已经创建了一个Keras回调来计算精度和召回率,然后我调用tensorflow摘要将它们记录在同一个记录器中。我可以在Tensorboard中可视化它们,但是在两个独立的图中。:param logs: the Keras dictionary where the met
我似乎在使用提供的实现时遇到了一些问题。我的情况有点类似的家伙张贴,在其中,我试图映射和输入到一个输出。输入是音频文件的样本,输出是长度为14的特征向量(长度是静态的)。序列长度是可变的,因为音频文件的长度不同,使得包含样本的向量也变得不同长度。import tensorflow as tf
from tens
我有一些代码片段,它们读取两个csvs并使用matplotlib.pyplot绘制它们,并在相同的两个csvs上执行多项式回归。我想要做的是在同一张图上绘制数据和多项式回归图。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
datayimport matplotlib.pyplot as plt
impo