我试图使用tf.keras.layers.Lambda函数的输出作为tf.keras模型中的最后一个层,但是tf将lambda层的输出解释为一个张量(而不是层)对象。
错误是:"ValueError:输出到模型的张量必须是TensorFlow Layer的输出(因此保存过去的层元数据)。
代码附在下面
from tensorflow.contrib.keras import layers, models
#lots of stuff up here, all working fine...
logits = layers.Dense(1, name=name+'fc'
我使用下面的代码来训练我的模型,这应该是为了检测猫和狗。当我训练它的时候,每次它给出一个不同的预测分数,输出大部分都是错误的。这是我的密码
#Imports
import os
from PIL import Image
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout
fro
我正在尝试使用TensorFlow的@tf.custom_gradient功能为具有多个输入的函数指定自定义渐变。我可以只为一个输入设置工作,但不能为两个或更多输入设置。 我的代码基于TensorFlow's custom_gradient documentation,它对于一个输入来说工作得很好,如下例所示: import tensorflow as tf
import os
# Suppress Tensorflow startup info
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
# Custom gra
问题
例如,当使用Tensorflow实现自定义神经网络层时,实现反向传播的标准实践是什么?我们不需要研究自动微分公式吗?
背景
对于numpy,当创建一个层(例如matmul )时,反向传播梯度首先被解析地导出并相应地编码。
def forward(self, X):
self._X = X
np.matmul(self.X, self.W.T, out=self._Y)
return self.Y
def backward(self, dY):
"""dY = dL/dY is a jacobian where L is loss
当我尝试将Elmo嵌入层输出给conv1d层输入时,就会产生错误
ValueError:输入0与conv1d_1层不兼容:预期的ndim=3,找到ndim=2
我想从Elmo嵌入层的输出中添加一个卷积层。
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import keras.backend as K
from keras import Model
from keras.layers import Input, Lambda, Conv1D, Flatten, Dense
from keras.utils import to_
我正在尝试训练一个接受4通道输入的卷积网络,并希望使用像VGG16这样的预训练模型。我不应该使用VGG16的初始卷积块是有意义的,因为它们是针对3个通道输入进行训练的,并重新定义了初始卷积块。 但是,我想从VGG16开始使用block3。如何使用Tensorflow Keras api实现这一点? 简而言之,我如何从预先训练的模型中复制特定层的权重。我使用的是TensorFlow2.0alpha版本。
我已经用tf2创建了一个简单的模型,它将输入'a‘乘以变量'b’(初始化为1),然后返回输出'c‘。然后我试着在简单的数据集a=1,c=5上训练它,我希望它学习b=5。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
a = Input(shape=(1,))
b = tf.Variable(1., trainable=True)
c = a*b
model = Model(a,c)
loss = tf.keras.losses.MeanAbsoluteError()
model.c
我已经转换了Google Inception训练的模型.pb文件,如下所示:
A
mixed_9/join/concat_dimConst*
dtype0*
value :
A
mixed_8/join/concat_dimConst*
dtype0*
value :
A
mixed_7/join/concat_dimConst*
dtype0*
value :
A
mixed_6/join/concat_dimConst*
使用从标准输入读取的Google Protobuf --decode_raw。现在,输出读取为.proto文件,包括层的名称和一些编码的数字。下面是.p
我想看看下面由keras的输入类给出的tensorflow张量的内容
from keras.layers import Input
sequence_input = Input(shape=(128,), dtype='int32')
# How to see the content of sequence input
sequence_input
import tensorflow.compat.v1 as tf
with tf.Session() as sess:
print(sequence_input.eval())
Exception ignored in:
我试图了解如何创建一个tensorflow模型,而不是执行单一的分类,而是同时执行多个项的分类。
举个例子,我希望我的tensorflow模型能根据天气情况返回给我一套衣服。输出应包括一套不会重复其类型的衣服(~当有明显问题时,如何纠正模型-当其他布件较轻时,不应选择冬季夹克):
good[0]: summer hat, light shirt, light pants, sandals (80%)
good[1]: summer hat, light shirt, normal pants, light shoes (10%)
good[2]: no hat, light shirt, no
我有一个标准的TensorFlow操作链,我需要为整个链指定一个自定义渐变。
假设在下面的示例中,这些操作被分组到一个Python函数中:'my_op‘。我要做的是为'my_op‘指定一个自定义渐变。我看过RegisterGradient、gradient_override_map和tf.Graph.create_op,但我找不到任何简单的示例来说明如何使用它们为一组操作定义自定义渐变,而无需在C++中重写完整的操作链。
import numpy as np
import tensorflow as tf
n = 2
m = 3
x = np.random.normal(si
我正在使用tensorflow 2.2进行研究,并希望实现一个自定义层,它接受向量(张量)输入并输出向量(张量)。我的输入/输出关系很复杂,我需要创建一个函数来计算正向传递和梯度。我遇到了做这项工作的custom_gradient function。不幸的是,完全不清楚的是如何将其用于矢量或张量输入和输出。特别是,我不知道如何返回雅可比矩阵或其某种形式。 举个简单的例子,假设我的自定义层计算输入a和权重W(权重)的向量矩阵乘积。这就是我解决问题的方法(为了简单起见,跳过初始化权重、构建等步骤)。 @tf.custom_gradient
def custom_op(A,W): # A is