在TF的动态步进驱动程序和我自己的环境中使用TF的tf_agents.metrics.tf_metrics.ChosenActionHistogram时，我遇到了以下错误：self.observers = [self.average_episode_length_metric,self.num_eval_steps,
浏览 23提问于2020-05-07得票数 2
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实现文档搜索引擎
、、、、
问题的背景
我的第一种方法(天真和不可伸缩)：
我的第二种方法(稍微好一些)：
我获取每个文档，扫描其中的每个单词并将其添加到Trie数据结构中，因此
浏览 1提问于2017-06-21得票数 4
我想使用tensorflow估计器训练一个模型，并希望在训练结束评估期间跟踪多个指标。我想要跟踪的指标是应计和均值交集超过联合(以及我的损失)。')和评估： ...)if mode == tf.estima
浏览 16提问于2019-07-12得票数 0
我刚刚安装了Tensorflow，并试图在Python中运行一个来验证安装。当我运行这个程序时，通常什么都不会发生。Spyder有几次崩溃了。下面是测试程序：import tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello,sess = tf.Session()有趣的是，导入tensorfl
浏览 1提问于2018-04-04得票数 0
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我想将tf.image.ssim_multiscale用于cacculate指标MS-SSIM，并编写了这个简单的代码。但它有错误：(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
q1=train_
浏览 27提问于2020-12-22得票数 1
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我希望有一个只跟踪正则化损失的“指标”，这样我就可以(从总损失中)在进度条中单独看到正则化损失在训练过程中是如何演变的。此外，考虑到指标保存在历史对象中(由fit返回)，我可以很容易地绘制并保存(到文件中)训练结束时的正则化损失。 如何编写仅用于正则化损失的自定义指标？我知道我可以有一个回调来迭代模型的各个层并对正则化损失求和(参见例如https://stackoverflow.com/a/48489090/3924118)，但我希望有一个指标</
浏览 10提问于2020-04-26得票数 2
with tf.name_scope("test_accuracy"):tf.summary.scalar('test_accuracy', test_accuracy)
tf.summary.scalar('test_p
浏览 6提问于2017-12-03得票数 2
我正在使用TF2.4，当我开始训练模型时，我在我的终端中得到了这样的结果： 2021-02-05 07:44:03.982579: I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:116] None of the MLIR optimization passes are enabled (registered 2) 我知道这不是一个错误，它是良性的，是说MLIR没有被使用，但我的训练没有开始
浏览 16提问于2021-02-05得票数 1
我要计算张量中两个值的出现。下面的代码起作用，除非在张量中不存在一个或两个值。在这种情况下，它使用(预期的)错误崩溃：InvalidArgumentError: Expected begin and size arguments to be 1-D tensors of size我如何修改这段代码(不使用条件)，以便它只对缺失的值进行0计数，而不是崩溃。(tf.reshape(t, [-1]))
idx_val1 = tf.reshape(tf.where(<e
浏览 1提问于2017-07-26得票数 0
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我正在尝试调优NGINX，以适应疯狂的流量。尽管当我检查top时，我几乎看不到CPU使用率。下面是我当前的nginx配置worker_processes 16;pid /var/run/nginx.pid;
worker_connections 161920; use epoll;
multi_accept o
浏览 2提问于2015-10-03得票数 1
当我运行我的tensorflow keras模型时，它有时会在某个时代之后停止，并抛出以下错误：output_nodefinal = ak.ClassificationHea
浏览 6提问于2020-06-27得票数 2
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汉明损失计算我们的预测错误的标签的数量，并对其进行归一化。 ? 将HammingLoss作为指标的标准实现依赖于对错误预测的计数，大致如下：(在TF上) count_non_zero = tf.math.count_nonzero(actuals - predictions)
return tf.reduce_mean(count_non_zero / actuals.get_shape()[-1]) 将汉明损失实现为实际损失要求它是可微的，但由于<em
浏览 30提问于2019-10-06得票数 3
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但有时会出现突然的峰值，服务器会崩溃。该Google Cloud Compute实例被终止，并启动一个新实例。在Stackdriver监控中，我如何查看终止的GCP实例的指标，或者是否有任何替代方案。
浏览 0提问于2018-04-11得票数 0
在图中，我包含两个摘要标量： loss_summary = tf.summary.scalar('Loss= tf.summary.FileWriter(logdir, sess.graph)并运行：我写的指标是：
summary_writer
浏览 6提问于2017-03-17得票数 6
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我一直在做一个小型的个人项目，这个项目需要用户的工作技能，并根据这些技能为他们提供最理想的职业建议。我使用一个职位列表数据库来实现这一点。我见过的最流行的方法是将用户的技能也视为文档，然后计算技能文档的TF-IDF，并使用余弦相似度之类的东西来计算技能文档和每个职业文档之间的相似度。就此而言，TF-IDF似乎根本不是适用于用户技能列表的合适指标。例如，如果用户将其他技能添加到他们的列表中，则每个技能的TF将会下降。实际上，我并不关心这些技能在用户技能列表中的出现频率--
浏览 8提问于2017-01-03得票数 3
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我有一个keras模型，它使用指标的自定义函数：
model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(), loss = 'binary_crossentropy有趣的是，当我再次运行相同的命令时，这个错误不会出现，通过命令shell，它只在第一次运行时出现。这是一个bug吗？
浏览 11提问于2019-11-11得票数 1
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但是，出现“无发布，八叉树为空”。问题是什么？
<!-- fixed map frame (set to 'map' if SLAM or localization running!)
浏览 4提问于2019-11-13得票数 1
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我遵循了以下步骤-- pip安装tensorflowjs==0.8.6 #不确定它是否与tf版本1.15兼容tensorflowjs_converter -输入_格式=tf_saved_model现在得到错误，如因此，tf_graph_model在output_format中没有选择。现在，当我安装pip安装tens
浏览 9提问于2022-02-17得票数 0
我是tensorflow的新手，我正在努力让tensorboard显示我的一些自定义指标。我正在使用的模型是一个带有相关EstimatorSpec的tf.estimator.Estimator。我尝试记录的第一个新指标来自我的损失函数，该函数由两个部分组成:年龄预测的损失(tf.float32)和类别预测的损失(one-hot/multiclass)，我将这两个损失相加以确定总损失(我的模型同时预测一个类别和一个年龄总损失在训练过程中输出良好，并显示在tensorboard上，但我也想跟踪个人年
浏览 17提问于2019-12-17得票数 0
我一直在尝试加快我的CRNN网络的光学字符识别的训练速度，但在使用TFRecords和tf.data.Dataset管道时，我无法获得精度指标。我之前使用了Keras序列，并使其正常工作。batch_len = tf.cast(tf.shape(y_true)[0], dtype="int64") "image":
浏览 26提问于2021-05-12得票数 0
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