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在阅读this和this answer时，我了解到在TensorFlow2.0上使用非动态模型时，Keras将使用AutoGraph。但是现在编写一个回调来获取训练期间变量的历史记录， class TrainHistory(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_train_begin(self在TensorFlow-2.0中使用Keras时，是否正在执行急切的代码？在用tf.function装饰的自定义训练函数上使用GradientTape，而不是使用K
浏览 36提问于2019-06-19得票数 5
import ImageDataGenerator tf.keras.layers.Conv2D(16, (3,3),(32, (3,3), activation='relu'), tf.keras.layers.Conv2D(64,(3,3), activation='relu'),
tf.keras
浏览 5提问于2021-11-22得票数 0
Please report this to the AutoGraph team.Please report this to the AutoGraph team.因此，我们在不注释扁平化和致密层的同时获得此错误：
WARNING:tensorflow:Entity <bound method fakeLayer.call of <__main__.fakeLayerPlease report this to the AutoGraph team.Please report this to the Au
浏览 0提问于2020-03-09得票数 4
我正在尝试保存我训练有素的tf.keras.Model： def __init__(self, model): return { }
model = tf.keras.Model：
Attempted to save a function b'__i
浏览 2提问于2020-04-05得票数 2
每次运行tf.keras.Sequential().predict_on_batch时都会收到以下消息： WARNING: AutoGraph could not transform <bound method__call__ of <tensorflow.python.keras.engine.sequential.Sequential object at 0x000001F927581348>> andWhen filing the bug, set the verbosity to 10 (on Linux,
浏览 256提问于2021-01-21得票数 0
max_len1 = 515 # 128*4 de premisa mas 128*4 de hipotesis input_word_ids = tf.keras.Input(shape=(max_len1,), dtype=tf.int32,name="input_word_ids")
浏览 25提问于2021-05-06得票数 1
iterative_process = tff.learning.build_federated_averaging_process(model_fn, server_optimizer_fn=lambda: tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=1.0), client_optimizer_fn=lambda: tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.001))
但我发现这个警告：
WARNING:te
浏览 79提问于2021-03-11得票数 1
我试图用tensorflow 2.0在keras风格中实现，所以我需要每一步更新SWA模型权重。我已经编写了一个定制的回调来完成这个任务，但是我每一步都会收到警告。以下是一些细节：class CustomCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
def __init__(self, valid_data我每一步都会收到警告，这意味着如果不运行验证代码，更新SWA params的代码(self.model.get_weights()和下面的for循环)就足够慢了。我知道更新参数非
浏览 2提问于2020-01-15得票数 4
=do_fine_tuning), tf.keras.layers.Dense(len(class_names),model_handle, trainable=do_fine_tuning), 8 tf.keras.layers.Dense((lambda : ag__.converted_call(ag__.ld(f),
浏览 31提问于2022-06-17得票数 0
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): print(result)
print(tf.keras.backend.get_valuePlease report this to the AutoGraph team.When filing the bug, set the verbosity to 10 (on Linux, `export AUTOGRAPH_VERBOSITY=10`) and attach
浏览 10提问于2020-01-03得票数 0
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我正在寻找一个在Tensorflow中使用LSTM单元的RNN的低级实现。我已经实现了几个前馈网络，其中我使用了低级API。这对我理解人工神经网络的内部工作原理有很大帮助。我可以对RNN执行相同的操作吗?还是建议使用LSTM cell (tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell)的Tensorflow实现？我在Tensorflow中没有发现任何RNN的低级实现。我在哪里可以找到这样一个低级的实现？Tensorflow是为此而设计的吗？我能从哪里开始呢？我希望我的几个问题可以在这里得到回答。
浏览 2提问于2019-01-20得票数 5
1回答
myModel.add(Dropout(0.2))
#myModel.add(Dropout(0.2))
ls = tf.keras.losses.categorical_crossentropyW1014 21:02:57.125363Please report this to the AutoGraph
浏览 3提问于2019-10-15得票数 2
1回答
_______________________________________________________________________ WARNING:tensorflow:AutoGraphWhen filing the bug, set the verbosity to 10 (on Linux, `export AUTOGRAPH_VERBOSITY=10`) and attach theWARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform <function
浏览 34提问于2022-03-23得票数 1
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tf.enable_v2_behavior()
import tensorflow_probability as tfp
tfpl = tfp.layers .shuffle(int
浏览 2提问于2021-04-07得票数 2
目标：--我希望将autograph数据库数据从AutographController.php传递给ImageUploadController.php，以确定数据库中是否已经存在这些数据。我所做的：echo "Autograph Registered";
，但
浏览 2提问于2020-07-14得票数 0
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我尝试添加一个tf.keras.layers.Input层，这会导致同样的错误。任何关于如何成功地为USEM2构建微调顺序模型的建议都将受到极大的赞赏。(32, activation='relu')
model = tf.keras.models.SequentialPlease report this to the AutoGraph team.Please
浏览 4提问于2019-11-15得票数 3
1回答
import tensorflow as tf def __init__(self): passinputs = tf.keras.layers.Input
浏览 2提问于2020-06-05得票数 2
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model.compile(loss=loss, optimizer=optimizer)
return model 自定义KerasC:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py:806 train_function_disallow_when_autograph_enabled(
C:\Users\User\anaconda3\lib\
浏览 32提问于2020-10-18得票数 0
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做一个更大的数据为数据集创建labes#1.创建模型模型= tf.keras.Sequential(tf.keras.layers.Dense(1))Model.compile(损失= tf.keras.losses.mae，optimizer= tf.keras.optimizers.SGD()，metrics="mae")model.fit(X，y)/usr/local/
浏览 7提问于2022-08-10得票数 0
我试图通过一些调整来实现“注意就是你所需要的一切”的时间序列，但是我得到了这个错误：
import tensorflow as tf
class Attention(tf.keras.layers.Layer):self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(dv, activation='relu
浏览 5提问于2021-08-03得票数 2
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