但是,该指南使用了一个自己编写的训练函数,其中我希望使用fit等各种tf.keras.Model函数,因此我尝试调整代码以允许我使用这些函数。我的解码器模型如下所示: class MyDecoderModel(tf.keras.Model): ...据我所知,这使得我通常会使用的Keras函数API在这个模型中是不可能使用的,因为编写如下内容 x =
当访问中间层的输出时,我总是收到错误消息:AttributeError: Layer l has no inbound nodes.tf.keras.layers.Dense(64, activation=tf.nn.relu)
self.classifier = tf.keras.layers.Dense(10,在这次失败的尝试之后,我尝试使用tf.keras.Sequential重建模型,并再次指定第一层的input_shape: tf.keras.Sequentia
根据the documentation for a model的说法,有两种等效的方法来创建模型:通过对Model类进行子类化或使用functional API。当我运行下面的代码时,我得到一个错误。请告诉我为什么会这样。这两个模型不应该是相同的吗?import tensorflow as tf
super(MyModel, self__init__()
self.dense1 =
我考虑过的一些方法: 从模型类Sampled softmax in tensorflow keras继承 从Layers类How can I use TensorFlow's sampled softmaxloss function in a Keras model?我希望在model类的子类化方面得到一些帮助--具体地说: 1)与第一种方法不同的是,我想要在指定标准keras模型时接受任意数量的层。例如, class LanguageModel(tf.keras</e