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我
可以
设置
张量
的
一部分
不可
训练
吗
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
gradient
、
tensor
将
张量
设置
为
不可
训练
很容易,<code>D0</code>。但是
我
可以
只
设置
张量
的
一部分
不可
训练
吗
? 假设
我
有一个2*2
张量
,
我
只想要一个元素是
不可
训练
的
,其他三个元素是可
训练
的
。如下所示
浏览 19
提问于2021-02-09
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1
回答
Tensorflow -制造
张量
不可
调式
python
、
tensorflow
如果
我
使用tf.Variable创建一个
张量
,
我
可以
决定这个
张量
是否
可以
训练
。但是,如果
我
以以下方式定义
张量
B,如何将它
设置
为
不可
训练
: B=tf.zeros_like(A)
浏览 3
提问于2016-07-19
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1
回答
在网络需要共享(常量)“`Tensor`”时使用“DataPar等位”
gpu
、
pytorch
我
想使用将我
的
计算分布在批处理维度
的
多个GPU上。
我
的
网络内部需要一个Tensor (让我们称之为A),它是常量
的
,不会通过优化而改变。DataParallel似乎不会自动将此Tensor复制到所有相关
的
GPU,因此网络会抱怨它所看到
的
输入数据x块驻留在与A不同
的
GPU上。 有什么方法DataParallel
可以
自动处理这种情况
吗
?或者,是否有一种将Tensor复制到所有GPU
的
方
浏览 1
提问于2020-01-14
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1
回答
基于Tensorflow对象检测API
的
激活映射
tensorflow
、
object-detection
我
正在尝试从经过
训练
的
对象检测模型中创建可视化解释,如GradCAM。为了实现该算法,
我
需要访问中间
张量
并计算到特征映射
的
梯度。冻结
的
推理图似乎省略了许多信息,如
张量
名称,在使用导出脚本(exporter_main_v2.py)之后,因此
我
无法访问特定
的
张量
。使用“
训练
模型”(在转换到pb之前),
我
也很难访问特定
的
张量
,因为模型
浏览 0
提问于2021-09-28
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1
回答
如何使用经过
训练
的
CNN tensorflow模型测试来自另一个.py文件
的
输入图像
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
classification
我
使用tensorflow成功地
训练
和保存了
我
的
模型(图像分类器),所以现在
我
有了.meta、索引和检查点文件。
我
想为
我
的
模型提供一个用于测试
的
映像,所以我创建了另一个.py文件并还原了
我
的
模型: saver = tf.train.import_meta_graph(在这个文件中,
我
已经构造和
训练
了模
浏览 0
提问于2018-03-07
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2
回答
Keras自定义目标需要
张量
评估
python
、
machine-learning
、
tensorflow
、
neural-network
、
keras
我
想创建一个定制
的
目标函数来
训练
Keras深层网。
我
正在研究不平衡数据
的
分类,
我
经常在科学学习中使用F1评分。因此,
我
有一个想法,将F1度量(1-F1评分)转换为一个损失函数/目标,以便Keras在
训练
时最小化: def F1Loss
我
发现,需要使用.eval()对它们
的
numpy数组对应方计算
张量
,这需要一个T
浏览 3
提问于2016-11-25
得票数 4
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1
回答
如何理解`tf.constant`和`tf.Variable`?
tensorflow
如何了解K = tf.random_normal([2, 3])
的
类型?是tf.constant还是tf.Variable还是tf.placeholder?顺便问一下,tf.constant是否意味着可
训练
,tf.constant是否意味着
不可
训练
?
浏览 0
提问于2018-04-20
得票数 0
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1
回答
Keras模型建立
python
、
keras
我
来自tensorflow,学习了更多关于角星
的
知识,并遇到了这个符号。
我
查看了文档,但找不到任何例子。语法是在函数后面加上括号中
的
变量时使用
的
。Input(shape=input_shape) z = Dropout(dropout_prob[0])(z) # Not sure what this means
我
唯一
的
想法是,这可能是一层乘法,但我不确定,谢谢你
的
帮助。
浏览 0
提问于2018-08-16
得票数 0
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1
回答
在Tensorflow中切片稀疏
张量
?
machine-learning
、
neural-network
、
tensorflow
目前,稀疏
张量
不支持索引,并且tf.sparse_split()操作不能按照给定
的
比例拆分稀疏
张量
。如果
我
想选择
训练
集
的
一部分
(稀疏
张量
)作为验证集,
我
应该应用什么函数?
浏览 4
提问于2016-08-21
得票数 1
1
回答
为什么
不可
训练
的
参数在模型摘要中为零,尽管加载了模型
的
权重?
deep-learning
、
pytorch
、
computer-vision
、
transfer-learning
、
pre-trained-model
我
用了命令在
训练
模型后保存参数。model.load_state_dict(torch.load(MODEL_PATH, map_location=map_location))summary(model,(1,224,224) ) 要加载预先
训练
过
的
权重,
不可
训练
参数
的
数量为0,如所附屏幕截图所示。为什么会发生这种情况,
我</
浏览 6
提问于2022-03-21
得票数 1
1
回答
如何使用frozen_interference_graph.pb创建Keras模型?
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
image-segmentation
、
deeplab
我
想使用一个经过预先
训练
的
模型,并在该模型
的
末尾添加一个分段头,但问题是,
我
只有一个‘冻结_推断_Graph.pb’。下面是
我
从模型中得到
的
文件:
我
尝试过几种方法: 1.将经过预先
训练
的
模型加载到Keras模型中:,使用
我
所拥有的文件似乎是
不可
能
的
。2.访问冻结模型
的
张量
对象并使用
张量
建立模型:<e
浏览 2
提问于2020-08-22
得票数 1
2
回答
在`tf.estimator`中,如何在
训练
结束时(不是每次迭代时)对变量进行`tf.assign`?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
我
正在使用tf.estimator API来
训练
模型。 据我所知,model_fn定义了计算图,它根据mode返回不同
的
tf.estimator.EstimatorSpec。在mode==tf.estimator.ModeKeys.TRAIN中,
可以
指定要在每次
训练
迭代中调用
的
train_op,这反过来会改变tf.Variable
的
trainable实例,以优化特定
的
损失。为了加速预测和评估,
我
希望有一个辅助
的
<em
浏览 0
提问于2018-05-18
得票数 2
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1
回答
Keras中
的
_uses_learning_phase是什么?
tensorflow
、
keras
我
试图用Keras编写自己
的
递归层,并注意到源代码中
的
这一行: uses_learning_phase = True uses_learning_phase = False 这是相当混乱
的
。“
训练
”不是“学习阶段”
吗
?!
我
想更重要
的
是,
我
是否需要在<e
浏览 0
提问于2018-09-12
得票数 5
回答已采纳
1
回答
有没有办法查看张板图中
的
参数总数?
python
、
tensorflow
、
tensorboard
我
在
张量
流中有一个图,
我
想看看它在
张量
板中
的
可
训练
参数
的
总数。
我
已经
训练
了模型并保存了它,然后
我
启动了
张量
板,在那里
我
可以
看到
训练
的
细节,图形等。但我看不到参数
的
总数。有没有办法做到这一点?
我
看过使用tf.trainable_variables()进行计数
的
帖子,但是<em
浏览 18
提问于2021-08-25
得票数 0
1
回答
迁移学习中嵌入
的
训练
与测试
tensorflow
、
deep-learning
、
neural-network
、
embedding
、
transfer-learning
我
正在做转移学习与谷歌音频嵌入。根据文件,从字节字符串到
张量
的
嵌入,创建了新
的
密集layers.Convert。将这些嵌入分割成
训练
、测试和拆分数据集。将这些
张量
输入到新
的
中,并使用验证数据集和测试数据集测试模型。
我
对这
浏览 0
提问于2022-03-27
得票数 -1
1
回答
如何锁定TensorFlow中
张量
的
特定值?
python
、
tensorflow
、
keras
、
tensorflow2.0
Adam优化器和二进制交叉熵损失来
训练
我
的
网络: loss,
我
想锁定特定
的
权重在
我
的
网络。问题是,
我
只能使用tensorflow.Variable(..., trainable=False)锁定
不可
训练
的
张量
(如我所知
的
f
浏览 2
提问于2019-10-16
得票数 2
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1
回答
Tensorflow变量是必
不可
少
的
吗
?
python
、
tensorflow
我
非常理解Tensorflow中
的
变量概念(
我
想),但我仍然觉得它们不是很有用。
我
读到它
的
主要原因是为了在以后恢复它们,这在某些情况下可能很方便,但是您
可以
使用numpy.save来保存矩阵和值,甚至将它们写到日志文件中。变量用于保存
张量
,但是您
可以
使用Python变量来保存它们,从而避免了Tensorflow
的
变量额外包装。当使用get_variable函数时,变量变得很好,因为代码将比使用字典存储权重干净得多,然而,就功能而言,<
浏览 0
提问于2018-01-01
得票数 0
3
回答
TensorFlow:如何测量每个
张量
所需
的
GPU内存?
tensorflow
我
目前正在用实现TensorFlow,对于占用多少内存
我
感到有点惊讶。在
我
的
GPU上,
我
可以
使用批处理大小为64
的
框架来
训练
YOLO。在TensorFlow上,
我
只能在批处理大小为6
的
情况下才能这样做,而我已经用光了内存。在测试阶段,
我
可以
在不耗尽内存
的
情况下以批处理大小64运行。
我
想知道如何计算每个
张量
消耗了多少内存?默
浏览 15
提问于2016-03-31
得票数 13
回答已采纳
1
回答
在CNN中
可以
使用主成分分析网络代替池层
吗
?
tensorflow
、
deep-learning
、
conv-neural-network
、
classification
、
pca
是否
可以
用主成分分析网络取代CNN中
的
池层?请详细说明。
我
在下面累了 tower_1 = Conv2D(16, (3, 3), padding='same', activation
浏览 9
提问于2022-06-20
得票数 -1
1
回答
训练
tensorflow模型,最小化几个批次
的
损失
python
、
tensorflow
我
想根据几个批次
的
损失值
的
总和来
训练
模型
的
权重。然而,似乎一旦您为每个单独
的
批处理运行了图形,返回
的
对象就只是一个常规
的
numpy数组。因此,当您尝试使用像GradientDescentOptimizer这样
的
优化器时,它不再包含用于计算损失总和
的
变量
的
信息,因此它无法找到有助于最小化损失
的
权重
的
梯度。下面是一个示例tensorflow脚本,用于说明
我</
浏览 0
提问于2016-02-20
得票数 1
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