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在教程“从头开始进行文本分类”中， # Let's make a text-only dataset (no labels):
text_ds = raw_train_ds.map(lambda x,y: x) 如何理解这里的map函数？
浏览 14提问于2020-07-15得票数 1
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我有一个与TensorFlow有关的非常技术性的问题。
我有一个TensorFlow matrix，它具有(None, 2)的维数。我只需要对矩阵的维数0，即对所有行应用一个函数，比如some_function。问题是，维度0是None类型(它是动态的，因为它取决于输入到NN model__的大小)，并且它给出了一个错误，显示None不是整数类型。有两个tf functions：tf.map_fn和tf.scan来迭代Tensorflow array。
浏览 4提问于2020-01-06得票数 0
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x) /2+ 0.5中
for image, label in train_data:
_ = tf.keras.preprocessing.image.random
浏览 4提问于2022-05-04得票数 0
下面是在tensorflow中注册渐变和覆盖操作的渐变的代码。return grad * some_multiplier
g = tf.get_default_graph() model.loss = tf.identity(model.loss, name="Ada")
我想在keras中复制同样的
浏览 0提问于2018-04-17得票数 3
在本文"金融资产组合管理问题的深度强化学习框架“中，以下图片中的CNN被应用于投资组合管理问题。我试图了解这个网络是如何工作的，并且可以在keras中实现。我不明白的是，为什么在第二次卷积之后我们有20+1特征映射？我应该如何把上一段时间的投资组合w包括在keras中呢？我目前的实现如下： input1 = Input(shape=(3,
浏览 0提问于2018-06-19得票数 0
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我已经训练了许多模型，每个模型都回答一个简单的“是/否”问题。伪码：model_cat = keras.load('is_cat')
model_rat = keras.load('is_rat'因为推理是顺序进行的，而不是并行的(我有几百个这样的模型，而不仅仅是3个)，而且b>比我有一个进行多分类的模型要复杂
浏览 5提问于2021-06-18得票数 1
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我想循环遍历4D张量的2D矩阵，它是resnet层(激活图或特征图)的输出，以便在测试时对其进行一点修改 注意:我正在使用keras 我尝试使用不同的代码将张量转换为numpy数组，但得到了一些奇怪的错误总而言之:我只需要对resnet层的激活张量应用一些修改，然后继续向前传递，以便“可能”获得一些准确性增强
浏览 18提问于2019-05-14得票数 0
我知道这两件事都是一样的。 path1 = tf.keras.layers.Conv2D(filter_map[0], (1, 1), padding='same
浏览 2提问于2021-06-04得票数 1
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我正在尝试在keras/tensorflow中构建依赖于标签的卷积过滤器。因此，卷积滤波器取决于批次中的每个示例。# function used for tf.map_fn x, kernel = tupllabel = tf.keras.layers.Input(shape=(10
浏览 197提问于2020-09-15得票数 2
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我试图可视化卷积层的输出，以了解模型是如何从图像中学习的。但是在可视化过程中，它显示了如下错误。该模型训练良好，对测试数据返回一个真实值，但不能直观地显示卷积层。layers # The featuremap has shape (1, size, size, n_features)
size = feature_
浏览 1提问于2021-03-07得票数 0
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我不知道如何在转换为tf.Estimator的Keras模型中使用Tensorflow Hub embedding列(hub.text_embedding_column)。= ['the quick brown fox', 'jumps over a lazy']y_eval = [0, 1]estimator = tf.esti
浏览 15提问于2018-08-23得票数 0
tf.map_fn是否支持像python的原生映射函数(下面提供的示例)所支持的多个张量？a = [1,2,3,4]print(map(lambda x,y:x+y, a,b)) # ==> [18, 14, 14, 14]
浏览 0提问于2016-05-07得票数 15
有没有办法将Keras的图像预处理功能与Tensorflow的数据集一起使用？下面是我得到的代码： import tensorflow as tf
image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(os.path.join("train_images", "*.jpg"), shuffle=False)
images = filepaths.map</e
浏览 16提问于2020-11-23得票数 0
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我希望在create_keras_model()内部加载一个经过预先训练的网络，因此我编写如下： model_output = tf.keras.layers.Dense, outputs=model_output)
浏览 1提问于2022-01-03得票数 1
我理解keras.backend在早已过时的多框架支持中的历史需求。但是现在我们讨论的是tf.keras，而且由于Keras是预定的，我想知道今天tf.keras.backend的使用是什么。*中可用函数的一小部分，并且发展得更慢。
最好避免，因为它是过去的一个过时的</e
浏览 2提问于2019-12-16得票数 3
这段代码会产生一个我不明白的错误。谁能解释一下吗？tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip('horizontal'),dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data)
dataset = dat
浏览 8提问于2021-03-10得票数 0
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VOCAB_SIZE, output_sequence_length=MAX_SEQUENCE_LEN encoder, tf.keras.la
浏览 0提问于2021-05-30得票数 0
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我正在使用一些较低层次的预先训练的Xception模型。我已经将输出层设置为4，因为边界框有四个坐标：为了简单起见，我只是使用tf.random.uniform将标签的四个坐标设置为随机数如何使用matplotlib编写一个函数，该函数生成如下内容：import tensorflow_datasets as tfds
import matplotlib.pyplot as plt(preproc
浏览 1提问于2021-05-18得票数 1
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当我试图在keras功能模型的定义中使用tf.map_fn时，我得到了错误：import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Inputfrom tensorflow.keras.mode
浏览 1提问于2021-01-20得票数 3
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我试图使用自定义损失函数在Keras中实现一个简单的线性回归。假设错误为函数值的1%，我正在计算chi2。我将1%高斯噪声加到线性模型中。当我使用均方误差损失函数('mse')时，我可以添加custom_loss()函数作为度量，并且我看到它收敛到非常接近1 (chi2/ndf)。如果我直接使用custom_loss()作为损失函数，如下面的片段所示，神经元的重量根本不
浏览 1提问于2017-05-15得票数 1
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