我已经在Keras (根据本文编写的最新版本的Keras和TF )中训练了一个分类模型，它在输入和输出上与CIFAR10相似。为了服务于这个模型，我使用以下代码将其导出到一个分类模型(请参阅类型)：
def keras_model_to_tf_serve(saved_keras_model,Method name is: tensorflow&#
浏览 2提问于2018-07-31得票数 0
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AddJsonBody(json_prep_converted);var res_mymodel = client_myclient.Execute(req_candle);{ { 1.937336,"m": [
浏览 1提问于2019-02-14得票数 3
我使用的是带有Unity3d变量的中的语音命令模型示例： string SOFTMAX_NAME = "labels_softmax";然后向模型添加输入，如下所示：
浏览 0提问于2018-06-10得票数 0
这是我的模型，我在TensorFlow中实现过一次。def create_compiled_keras_model():
l0_c = Conv2D(32, kernel_size(tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_pred, y_true))
model.compile(optimizer=opt,Exception: __init__() missin
浏览 22提问于2020-02-29得票数 1
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我正在用Keras为计算机视觉任务训练一个深入的学习模型(实际上，用tf.keras，但这在这里并不重要)。然后，我使用TF服务为模型提供服务，这要求我以编码的字节字符串的形式向模型发送图像，在模型图通过之前，它们是使用tf.image.decode_png解码的</
浏览 0提问于2019-02-02得票数 15
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考虑到层API已被废弃，我如何在不使用tf2的情况下构建模型(或者建议使用什么方法来构建模型)？问题有同样的问题，但没有任何答案就结束了。更新：
我不介意使用tf.keras.layers而不是tf.layers，但是一旦我构建了所有的层，我需要返回模型，有什么方法不使用keras模型，编译、拟合、预测和评估，只使用tensorflow的方式如果
浏览 4提问于2019-10-25得票数 1
在试图将Keras模型导出为TensorFlow估计器以服务于该模型时，我遇到了以下问题。由于同样的问题也出现了，我将演示玩具示例上发生的事情，并为文档目的提供我的解决方案。这种行为发生在Tensorflow 1.12.0和Keras 2.2.4中。这种情况发生在实际的Keras和tf.keras中。当试图导出
浏览 3提问于2019-02-10得票数 3
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我使用tf 2.1.0和hub.KerasLayer和python训练了一个mobilnet_v2 tensorflow模型，并使用tf.keras.models.save_model将其导出为pb格式我用java加载了它，但我找不到一种方法来正确地给图形提供数据。下面是构建模型和导出代码的过程：
浏览 20提问于2020-05-06得票数 1
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目录结构：-Cats-Dogs我正在训练一个(n元)分类模型。我想创建一个input_fn来服务这些用于训练的图像。图像尺寸为(200,200，3)。我有一个(keras)生成器，如果它们可以使用的话。
我已经找了一段时间了，但还没有找到一个简单的方法来做到这一点。我认为这应该是一个标准的用例？例如，Keras
浏览 2提问于2018-12-07得票数 0
我试图导出我的TensorFlow图像分类模型，以便它接受base64字符串作为输入。我试图实现在上提供的解决方案，但是我得到了以下错误：
"InvalidArgumentError: Shape必须为0级，但对于输入形状为'DecodeJpeg_1‘(op：'DecodeJpeg')(dtype=tf.string, shape=[None], name=
浏览 0提问于2019-04-26得票数 2
因此，我面临一个问题，如何部署我的自定义手语识别模型。import tensorflowjs as tfjs
model = tf.keras.models.load_model(modelPathValueError:无法从这个SavedModel创建一个Keras模型。这个SavedModel是用tf.saved_model.save创建的，缺少通过调用model.save或
浏览 19提问于2021-12-08得票数 2
直截了当地说，这是我的Keras模型：import tensorflow但是，该模型作为输出生成一个分类值，即目标的栅格化。例如，假设目标是一个介于10到20之间的数字。0]
[20, 20] -> 5 -> [0, 0, 0, 0, <e
浏览 9提问于2021-12-28得票数 0
3回答
在使用Tensorflow 2的Keras的模型中，我试图在每个时代之后为每个类计算二进制和多类(一个热编码)分类场景中的召回。对于二进制分类，我希望能够做一些类似的事情model = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Dense(1))
浏览 0提问于2019-05-30得票数 11
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我正在与凯拉斯CNN合作，为我自己建立的图像分类。目前，我的PC机上的检测结果很好( 300幅测试图像中约有290幅被正确检测到)。现在我需要让我的模型在Android手机上运行。我在手机上安装了。到目前为止，它对预装模型和一些随机预培训模型都很有效，我在网上发现了这些模型。可悲的是，如果我转换模型做TFLite，它将显示错误的检测结果。现在，为
浏览 1提问于2018-11-27得票数 0
1回答
我试图部署一个基于对象检测示例的模型来进行一些测试，并得到了以下错误：在这种情况下，我使用它加载我的数据：
其中FLAGS.input_image是我的图像数据，以字节为单位。我
浏览 1提问于2018-07-24得票数 0
我正在使用tf.keras构建一个简单的深度学习模型，结构如下： model.add(tf.keras.layers.LSTM(units=64, input_shape=(timestep, dim1), activation="
浏览 4提问于2019-10-24得票数 2
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/google/elmo/2"tf.compat.v1.disable_eager_execution() trainable=True)
产生
<tf.Tensor 'keras_layer_14/mymod_module_14_apply_d
浏览 9提问于2019-04-30得票数 6
我正在将评论分类为多个标签，并通过引用此构建了一个多标签文本分类器。分类模型基于Bert文本模型。我得到了一个问题，关于如何通过训练的模型预测看不见的数据，并发布了一个问题。根据那里提供的解决方案，尝试保存我的模型并通过以下方式加载它。text_model.save('/tmp/model')
loaded
浏览 390提问于2021-05-25得票数 1
Tensorflow Keras模型和Tensorflow估计器都能够训练神经网络模型，并使用它们来预测新数据。它们都是建立在低级核心TensorFlow应用程序接口之上的高级API。
浏览 6提问于2018-07-21得票数 59
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与独立的keras模型相比，使用tf.keras.estimator.model_to_estimator有什么好处？例如，当我们想要实时服务模型的时候？
运行predict(x=x)并保存
浏览 1提问于2019-01-11得票数 3
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