我按照说明()安装了Tensorflow对象检测API。我在ubuntu18.4上使用了Anaconda,说明中的所有步骤似乎都完成得很好。
当我使用以下命令训练我的模型时:
python model_main_tf2.py --model_dir=models/my_ssd_resnet50_v1_fpn --pipeline_config_path=models/my_ssd_resnet50_v1_fpn/pipeline.config
我得到以下错误:
Instructions for updating:
non-resource variables are not supported
我从.I学习了tensorflow2.0 2.0,可以从下面的代码中了解结果。
def square_if_positive(x):
return [i ** 2 if i > 0 else i for i in x]
square_if_positive(range(-5, 5))
# result
[-5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 4, 9, 16]
但是如果我用张量而不是python代码来改变输入,就像这样
def square_if_positive(x):
return [i ** 2 if i > 0 else i for i in x]
我正在尝试使用tensorflow.io.gfile模块来加载一个推理图。当我尝试导入gfile模块,以便可以访问GFile类时,我得到了以下结果:
>>> import tensorflow
>>> from tensorflow.io import gfile
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.io
我很难把阿尔伯特(更具体地说,是albert_base模型)转换成tflite。下面是我的代码,它使用伯特- for -TF2 () <- -来定义我的模型,顺便说一句,谢谢你这么好的实现.
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Input, Flatten, AveragePooling1D
from tensorflow.keras.models import Model
import bert
import sentencepiece as spm
def l
当我尝试用tensorflow重新训练模型时,它显示了一个错误: **error module 'tensorflow_hub' has no attribute 'KerasLayer'** 代码是: print("Building model with", MODULE_HANDLE)
model = tf.keras.Sequential([
hub.KerasLayer(MODULE_HANDLE, output_shape=[FV_SIZE],
trainable=do_fine_tuning),
tf.ker
当我从生成器创建一个tf数据集并尝试运行tf2.0代码时,它会向我发出一条警告消息。 代码: import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from tensorflow.keras import Model
def my_function():
import numpy as np
for i in range(1000):
yield np.random.random(size=(28, 28, 1)), [1.0]
train
我最近使用Google AutoML服务创建了一个模型。
它的输出似乎是保存的模型格式。但是,当我试图通过tf.saved_model.load加载它时,它会显示以下错误Op type not registered 'TreeEnsembleSerialize' in binary ...
当我查找这个op时,我发现这个op存在于Tensorflow 1.15中的tf.contrib.boosted_trees中,但是由于Tensorflow 2删除了tf.contrib,所以这个op在tf.raw_ops中被重命名为BoostedTreesSerializeEnsemble。
我正在检查Tensorflow 2.0的新特性,并且我看到placeholder被废弃了。现在可以直接使用python对象了。
# Define the SummatorModule that sum the submitted value with the previously
# submitted one
class SummatorModule(tf.Module):
def __init__(self):
super(SummatorModule, self).__init__()
self.a = tf.Variable(tf.zeros(s
我遵循了上显示的绝对字母指令,但是在python中导入tensorflow时仍然会出现以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\redacted\source\Repos\TFTest1\TFTest1\tf2-gpu\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module> from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
Fi