我用Tensorflow编写了机器学习教程,代码如下:
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
model.summary()
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
xs = np.array([-1.0, 0.0, 1
我正在尝试将笔记本"“改编成我自己的数据集。Keras模型已经生成并转换为Tensorflow模型(使用tensorflowjs_converter --input_format keras us.keras tfjs_model/us),我现在尝试将它与tensorflow.js一起使用,但是当使用tensorflow.js时,预测结果是不同的(错误的)。
下面是预测Python代码,它给出了正确的结果:
from keras.preprocessing import image
from tensorflow import keras
import numpy as np
art
我想使用TensorFlowLite (和Kotlin)在安卓上运行一个自定义的tflite模型。尽管我使用TFLite支持库创建了一个格式正确的输入和输出缓冲区,但每次调用run()方法时,我都会收到以下错误消息。 下面是我的类: class Inference(context: Context) {
private val tag = "Inference"
private var interpreter: Interpreter
private var inputBuffer: TensorBuffer
private var outpu
我已经通过pip安装了tensorflow,它显示它已正确下载和安装,但当我运行代码时,它显示使用正确的编译器标志重新构建它。 This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)
to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the a
我正在写一个RESNET,但是我不能理解在哪里使用"call“函数。
也许这是由TensorFlow自动调用的,所以这意味着我们必须编写一个名为"call“的函数?如果是这样的话,这个"call“函数的确切要求是什么?谢谢你!!
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, Sequential
class BasicBlock(layers.Layer):
def __init__(self, filter_num, stri
我一直在谷歌( Google )或学校集群上做深入的学习,所有的事情都做得很好。最近,我需要建立一个工作站来从头开始深入学习,我意识到我对在GPU上运行一个框架(如tensorflow或py手电筒)所需要安装的东西的理解非常有限。
那么,谁能用简单的术语来解释,英伟达司机、数据自动化系统和cuDNN的目的是什么?它们是如何一起工作的,或者是在彼此之上的,为什么我需要为tensorflow/Py手电筒安装它们呢?