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, logs={}):
self.vars = []
def on_batch_end(self, batch, logs={}):
self.vars.append([v.numpy() for v in self.
我没有得到一个Dataset张量,而是得到了这个,我不知道如何处理:
张量(“StatefulPartitionedCall:0”,shape=(),dtype=float64)
一切运转顺利(我认为),但这是我得到的,当我试图打印损失。这是我正在玩的代码:
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models i
我正在尝试提高一个简单的2NN的性能。代码如下: from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow import keras
import tensorflow as tf
# load Mnist
(X_train, y_train), (X_test,
我一直在研究tensorflow-2.0.0 beta教程。在进阶示例中使用了一个tensorflow.keras子类。@tf.function装饰器在train_step和test_step上的存在意味着模型在graph模式下执行(不确定这是否是正确的术语,我的意思是oposite to eager模式)。如果去掉这些装饰器,我就可以直接进入模型call函数,并查看每个层的输入/输出张量,这是很整洁的。
我的问题是,是否有一种以编程方式启用/禁用@tf.function装饰器。注释掉它们以在急切模式和图形模式之间切换似乎不是特别可扩展的,但是它对于调试/学习肯定是有用的)
我已经创建了keras函数API模型,现在我正在尝试查看它的层输出,为每一层创建子模型,每一层从原始模型的输入开始,以我选择的层结束。我不明白怎样做才是正确的,而不是
WARNING:tensorflow:11 out of the last 11 calls to
<function Model.make_predict_function.<locals>.predict_function at 0x7fb8ebc92700>
triggered tf.function retracing.
Tracing is expensive and the excessi
我第一次尝试了Tensorflow 2.0。这是习语吗?
@tf.function
def add(a,b):
return a+b
if __name__=="__main__":
result=add(1.0,2.0)
print(result)
print(tf.keras.backend.get_value(result))
但是,我得到了与add函数相关的警告:
WARNING:tensorflow:Entity <function add at 0x7ff34781a2f0> could not be transfor
我想为f1_score实现tf.keras度量。
from tensorflow.keras.models import Model, Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import binary_crossentropy
from tensorflow.keras.metrics import Accuracy, BinaryAccuracy
from sklearn.met
我试图在batch_size模型中获取call()函数中的TF2。但是,我无法得到它,因为我知道的所有方法都返回None或张量,而不是维元组。
下面是一个简短的例子
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Model
class MyModel(Model):
def __init__(self):
super(MyMode
我训练了一个数字图像并制作了一个模型文件。
相应的调味汁如下。
import os
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
我正在尝试将我的代码迁移到TensorFlow2.0,但我在使用tf.function创建显式图形时遇到了问题。特别是,给定以下模型: def new_dueling_model(name, input_size, output_size):
states = tf.keras.Input(shape=(input_size,))
h1 = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')(states)
# State value function
value_h2 = tf.keras.layer
在TensorFlow 2.0的tf.function中,有没有tensor.numpy()的替代品?问题是,当我试图在装饰的函数中使用它时,我得到了错误消息'Tensor' object has no attribute 'numpy',而它在外部运行时没有任何问题。 通常,我会选择像tensor.eval()这样的东西,但它只能在TF会话中使用,并且在TF2.0中不再有会话。