我使用的是一个预先训练好的(用Python语言编写的) Keras模型,方法是使用tensorflow.js将其加载到JavaScript中,并使用tensorflow.js库。该模型有一个GaussianNoise输入层和一个GaussianDropout层,分别具有stddev和rate属性。
加载模型后,请执行以下操作:
let model;
(async function () {
model = await tf.loadLayersModel("TensorFlowModels/dnn_fscav.json");
})();
在同一路径中,我将权重保存在一个
我刚刚成功地完成了一个tf.keras顺序模型的训练,并编写了一个单独的"Flask“脚本,将保存的模型加载到我上传到Heroku的应用程序中。一切都成功了。但是,当我在玩的时候,我意识到对于我的需求,我只需要导入Flask,从flask以及pandas,numpy和tensorflow.python.keras.models导入load_model的请求: from tensorflow.python.keras.models import load_model
from flask import Flask, request
import pandas as pd
import
背景: 我使用LSTM (内置在tensorflow.js中)根据输入文本文件生成文本。我将文本文件拆分成多个样本,最初将每个样本的长度设置为10,然后将其扩展到20,一切都很好。最后,我将其扩展到100,LSTM的梯度呈爆炸式增长,损失为NaN。 我尝试了梯度裁剪,梯度归一化,权重正则化,批量缩小,改变模型的架构……什么都不管用。 唯一有帮助的是减少我的LSTM的大小(从3512层减少到364层),但我希望我的模型保持它的计算能力。 我的模型结构如下: //chars.length is how many unique characters are in the training set.
使用下面的例子进行迁移学习有什么区别?
图像分类.使用预训练模型(MobileNet V2模型) https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning#create_这个_基座_模型_从…_这个_预训练_凸网进行传递学习和微调
对象检测-见Create model and restore weights for all but last layer节(ssd_resnet50模型)- https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_检测/实验室