我正在尝试使用tensorflow集线器上提供的预训练BERT来实现一个学习排名模型。我使用的是ListNet损失函数的一个变体,它要求每个训练实例都是与查询相关的几个排序文档的列表。我需要模型能够接受形状(batch_size,list_size,sentence_length)中的数据,其中模型在每个训练实例的'list_size‘轴上循环,返回排名并将它们传递给损失函数。在一个只包含密集层的简单模型中,通过增加输入层的维度很容易做到这一点。例如:
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.ke
我正在移植Tensorflow Pix2Pix example以便在浏览器中使用TFJS运行。我的训练没有问题,并且在整个训练过程中会定期从模型导出良好的样本图像。 要导出到TFJS,我从最新的检查点加载生成器模型,并使用model.save(model_name.h5, save_format='h5')。 然后,我使用tensorflowjs_converter --input_format=keras model_name.h5 tfjs_model将模型转换为tensorflow js模型 在浏览器中加载模型时,我得到以下错误: Error: The first la
我建立了一个模型,其中包括一个预先学习的模型,然后是一些层,并添加到最后。一切运行良好,我可以在我的数据集上训练模型,并将经过训练的模型保存到文件中。但是,当我试图加载保存的模型时,我会得到以下错误。我得到,这指向密集的层形状是未定义的。但是,在训练之前,我将输入的形状指定给模型,并确保得到的致密层将具有预定的形状。不知道如何解决这个问题
这就是设计的模型
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.utils import Sequence
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG1
我正在尝试用tensorflow.js构建和训练LSTM网络,
我的数据集如下
dataSet = [
{
phrase: "i am returning this product because it is too yellow for me",
output: "color"
},
{
phrase: "i am shipping back product because it is broken when i received it",
output: "broken"
},
{
p
我有一个预先训练过的网络。我想要读那个模型并改变输入层的形状。我尝试使用以下代码:
import os
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(tf.version.VERSION)
2.4.1
from google.colab import drive
drive.mount("/content/drive", force_remount=True )
new_model = tf.keras.models.load_model("/content/drive/My Drive/NonQu
我是使用keras的神经网络新手,我有以下的训练样本输入形状(150528,1235)和输出形状是(154457,1235),其中1235是训练示例,如何放置输入形状,我尝试了下面,但给了我一个
ValueError: Data cardinality is ambiguous:
x sizes: 150528
y sizes: 154457
Please provide data which shares the same first dimension.
代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from te