理论上,无隐层神经网络应该和logistic回归一样,但是,我们收集到的结果变化很大。让这更令人困惑的是,测试用例是难以置信的基础,然而神经网络却无法学习。
我们尝试选择两个模型的参数尽可能相似(相同的时间数,没有L2惩罚,相同的损失函数,不添加优化,如动量,等等)。sklearn回归正确地发现决策边界一致,且变异最小。tensorflow神经网络是高度可变的,在那里,它看起来是‘挣扎’的训练。
下面包含此代码以重新创建此问题。理想解具有与logistic回归决策边界非常相似的tensorflow决策边界。
import numpy as np
import tensorflow as t
我正在尝试从另一个训练有素的keras模型中创建一个新的keras模型。
参考的模型训练样本代码
#TF version 2.2.0
from tensorflow.python.keras import models, layers
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python import keras
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from tensorflow.
我有一个LSTM模型,我想训练多个gpus。我对代码进行了转换,在nvidia-smi中,我可以看到它正在使用所有gpu的所有内存,每个gpu都在使用大约40%的内存,但每批培训的估计时间几乎与1个gpu相同。
有人能引导我,告诉我如何在多个gpus上进行适当的训练吗?
我的代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import LSTM
fro
我正在学习Tensorflow,这是我今天编写的简单代码。它并没有给出预期的输出,我已经精疲力尽地找出了原因。你能给我个提示吗?非常感谢!!
我只想要TF做一个线拟合:找到'a‘和'b’来拟合线a*(0:99)+b。
import math
import numpy as np
import tensorflow as tf
a=0.05
b=18.7
data = a*np.linspace(0,99,num=100)+b+np.random.randn(100)/100
tf.reset_default_graph()
X=tf.constant(np.linspace(
目前,我正在研究Hands on Machine Learning with Sci-kit Learn, Keras and Tensorflow的第四章,并试图使用Numpy实现一个小型批处理优化。
成本函数是MSE (如提供的例子是使用梯度下降来优化线性回归)。)
守则如下:
import numpy as np
X = 2 * np.random.rand(100,1) # Simulate Linear Data
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100,1)
X_b = np.c_[np.ones((100,1)),X]
## Mini batch g
当我从生成器创建一个tf数据集并尝试运行tf2.0代码时,它会向我发出一条警告消息。 代码: import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from tensorflow.keras import Model
def my_function():
import numpy as np
for i in range(1000):
yield np.random.random(size=(28, 28, 1)), [1.0]
train
我正在尝试运行"book of vaadin“中的,这段代码引用了TreeExample和TableExample类,它们可以在以下位置找到
/
我从提到的svn链接下载了书中的示例代码,并将其导入为现有的eclipse项目,但是当我尝试在eclipse中编译/运行此项目时,我得到了以下错误。
Errors occurred during the build.
Errors running builder 'Integrated External Tool Builder' on project 'book-examples'.
The file doe
我正在尝试在tensorflow中使用lstm,但我到了这个地步,我无法建立一个简单的imdb情感模型来收敛。
我采用了一个keras模型,并试图在tensorflow中复制完全相同的模型,在tensorflow中,它训练和收敛,但是在tensorflow,它只是停留在某个点(损失0.69)。
我试着使它们尽可能平等,唯一的区别是,在角,填充是在序列之前,而在tensorflow,我使用'post‘填充,因为在tensorflow的约定。
你知道我的tensorflow模型有什么问题吗?
from __future__ import print_function
import ran
我试着用预先训练过的tensorflow模型对图像进行分类。
我下载了。
python代码从.pb文件加载模型。
然后加载一个示例映像,将图像调整为224x224,将rgb值压缩为0,1,并添加另一个维度,使其达到模型所期望的4d (图像集合)。
使用col_x进行推理。给模型的最终输入形状是(1,224,224,3)。
import os
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(tf.version.VERSION)
path = os.path.join(os.getcwd