我使用的是带有JetPack 4.4.1、Tensorflow 2.3.1和Tensorrt7.1.3的JetsonNano。我有一个转换为TF-TRT模型的Keras模型
在模型上执行推断时,我得到以下错误:
TF-TRT Warning: Engine creation for PartitionedCall/TRTEngineOp_0_0 failed. The native segment will be used instead. Reason: Internal: Failed to build TensorRT engine
在推理过程中,我得到:
W tensorflow/co
我是张量流的初学者,我正在尝试建立一个简单的模型来预测0和1的and运算。我用0和1做了一个小数据集,它有X1,X2和output列。我有两个变量X和y。X有input1和input2的数据帧。Y的数据帧output.The问题是定义神经网络层使用keras.I。我不知道如何指定输入层的大小。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import pandas as pd
dataDF = pd.read_excel('Untitled.xlsx')
dataDF.columns = ['X1'
请评出我的温柔。我试图连接两个输入,一个用于图像,另一个用于文本。
我不是专家,我对函数式API也很熟悉,所以我很难在这里找出问题。
在下面的代码中,我确认我可以同时训练text_features和image_features模型,但是当我尝试训练端到端模型时,它会检索错误:
ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: (<class 'dict'> containing {"<class 'str'>"} keys and {"&l
我在tf-gpu1.4+keras2.1.3和tf-gpu1.12+keras2.2.4上都试过了,问题总是会发生的。
问题是:将keras.application.ResNet50()模型转换成.pb格式的冻结图模型后,我将相同的图片输入到转换后的.pb模型中,但是输出值变化很小。
下面是代码,它打印ResNet输出向量的前10个元素,并冻结图形以输出pb模型文件:
from tensorflow.python.framework.graph_util_impl import convert_variables_to_constants
from keras.preprocessing im
我使用Keras建立了递归神经网络。虽然我使用所有相同的配置(批量大小、节点、时期、种子值等),但在不同的计算机上得到不同的模型权重和误差值。我在我的代码中包含了以下几行代码,以便在每次运行时重新启动权重,但我无法解决这个问题。这个问题背后的原因是什么?
python版本会影响结果吗?
keras.backend.clear_session()
model.reset_states()
K.clear_session()
del model
谢谢