if epoch == 1: else:我这样叫它但我不是在纪元上调用它
浏览 8提问于2020-03-01得票数 1
我正在使用keras对模型进行拟合，并将回调列表传递给模型fit_generator，但遇到了下面的error.Please帮助。AttributeError：“函数”对象没有属性“set_model”
from keras.callbacks import LearningRateSchedulerimport numpy as np from keras.callbacks impor
浏览 1提问于2019-03-31得票数 3
是否有可能使用Tensorflow实现以下场景：如何将此组合组合在回调中？Tensorflow提供了tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler和回调函数on_train_batch_begin()或on_train_batch_end()但我不会谈到这些回调的共同组合。
有人能给我
浏览 3提问于2020-08-06得票数 1
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我使用Tensorflow Keras来训练神经网络。，我使用以下回调来降低训练过程中的学习率： return lr * tf.math.exp(-0.1)callback = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(learning_rate_scheduler)
model.fit(x_train, y_train我想知道如何修改这个回调<
浏览 2提问于2020-08-12得票数 0
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下面是我的代码： Dense(32, input_shape=(32,), activation = 'relu'), Dense(65, input_shape=(65,), activation='softmax')model.compile(SGD(lr=.1), loss='binary_crossentropy', metrics=['accur
浏览 3提问于2018-11-26得票数 5
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我想定制我自己的优化器，它会在keras中的每一批结束时改变学习速率。首先，我构建了一个自定义回调： def __init__(self,lr):
super(op_callback, self
浏览 0提问于2018-09-11得票数 0
我正在使用Keras。当我运行我的代码时，我得到了这个错误。return ops.EagerTensor(value, ctx.device_name, dtype)
ValueError: Attempt to convert a value (<keras.callbacks.callbacks.LearningRateSchedulerobject at 0x000001E7C7B8E780>) with an unsupported type (<class 'keras.callba
浏览 3提问于2020-03-11得票数 0
我正在编写一个用于训练各种tf.keras-based模型的图形用户界面应用程序。因此，所有关于accuracy、loss等的信息都应该在图形用户界面上可见，而不是默认的Keras控制台输出。现在，我设法通过一个自定义的tf.keras.callbacks.Callback类在模型训练期间获得了所有相关信息，这个类工作得很好。但我也想知道当前纪元的进度，即到目前为止，当前纪元已训练了多少%，即Keras在训练期间通过进度条打印到控制台的内容。
有没有办
浏览 0提问于2020-06-02得票数 1
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我是深度学习的新手。model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.0001), loss="mse")
浏览 0提问于2020-09-03得票数 0
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但是有一个选项可以显式地提到Keras中Adam参数选项中的衰变。我想澄清衰变对Keras中Adam优化器的影响。在pytorch中有一个不同的实现称为AdamW，它不存在于标准的keras库中。这和上面提到的每个时代之后的衰变是一样的吗？
谢谢你的答复。
浏览 3提问于2020-02-02得票数 6
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我有一个自定义的回调函数，它在epoch_end上打印出一些数据。具体地说，训练准确性或验证损失。问题是，如果我打印出在纪元末尾的回调中从acc=logs.get(' accuracy ')捕获的训练精度，它与model.fit打印出来的值不同。这就像model.fit精度值不是来自纪元的最后一批，而是来自倒数第二批。您还可以看到，来自回调的打印输出中断了model.fit打印输
浏览 22提问于2020-10-29得票数 0
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我第一次使用Keras来解决一个回归问题。我设置了一个提前停止回调，使用patience=3监控val_loss (均方误差)。然而，即使val_loss在最后几个时期减少，训练也会停止。要么是我的代码中有bug，要么是我无法理解回调的真正含义。有人能理解这是怎么回事吗？我在下面提供了训练进度和模型构建代码。只有一次val_loss增加(从纪元5到6)，耐心是3。import Sequentialfrom
浏览 33提问于2021-08-17得票数 0
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我有一个使用大量回调的JavaScript应用程序。一个典型的函数将接受一个回调，并用另一个回调包装它。); }};
给定上面的示例，这样的设置何时应该使用本机方法(将结果变量作为第二个参数传递)，而不是调用
浏览 1提问于2011-10-20得票数 15
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在Tensorflow 文档中，我们展示了如何调优几个超参数而不是学习速率，我搜索了如何使用HParams仪表板来调整学习速度，但是找不到很多。唯一的例子是github上的另一个问题，但它不是work.Can，请给我一些建议?我应该使用回调函数吗?还是在hp_optimizer中提供不同的学习速率，就像github中的问题一样？(tf.keras.layers.LSTM(hparams[HP_NUM_UNITS], activation='relu')),
浏览 0提问于2020-05-30得票数 1
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一些Keras回调，如ModelCheckpoint或ReduceLROnPlateau，依赖于计数满足某些条件的时间数，直到采取了某些操作。为了某些特定的目的，我需要在几个合适的过程中训练Keras模型，比如 model.fit(data, epochs=1)model.fit(data, epochs=num_epochs)
我想知道Keras回调是否
浏览 3提问于2021-06-21得票数 1
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Keras损失值显著跳跃
、、、、
我正在用Tensorflow在Keras开发一个简单的神经网络。损失值从上一批小批次的L-1显著上升到第一批小型的历元L。
我不清楚以下情况：
是Ke
浏览 7提问于2022-05-04得票数 0
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我想知道如何访问由于回调而停止训练的纪元编号。import numpy as npimport tensorflow as tf
def on_batch_end(self, batch, logs={}): tf.
浏览 58提问于2021-10-06得票数 0
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在课程课程"TensorFlow in Practice -- Sequeneces，Time Series and Prediction“中，第二周的第9段视频使用回调来动态提高(而不是降低)学习率。我理解为什么我们需要动态地调整速率；但是这个回调随着时代的发展而提高了学习速度。难道我们不想做相反的事情，并且随着神经网络学习的更多而逐渐降低学习速度吗？我确信这个视频是正确的(它是由Andrew和Google创建的，他们显然对TensorFlow非常了解)，但是为什么我们要提高(而</e
浏览 0提问于2019-08-08得票数 0
当我从函数获取回调并将其保存在一个状态中时，我希望该组件将再次呈现。但是组件不会再次呈现。
浏览 9提问于2020-02-12得票数 0
所以，我创建了一个TensoBoard回调，但是，我正在训练上千个纪元，当我查看TensorBoard时，它太慢了，因为要加载和绘制的数据太庞大了，基本上是数百万个数据点，这是因为它正在编写在批处理级别上发生的所有事情我只想在纪元结束时的结果，而不是批处理。我能控制它吗？此外，它是默认的记录:丢失，验证丢失，以及许多其他我没有要求的东西。如何控制正在录制的内容？
浏览 52提问于2019-04-28得票数 1
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