import numpy as np
import pickle
import cv2
import tensorflow.keras
import tensorflow.core
import tensorflow.python
from os import listdir
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers.normalization import BatchNo
我正在尝试使用tensorflow服务导出我的第一个xor NN,但是当我调用gRPC时没有得到任何结果。在这里,我用来预测异或的代码
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
from keras import backend as K
K.set_session(sess)
K.set_learning_phase(0) # all new operations will be in test mode from now on
from tensorflow.python.saved_model import builder as save
我从Custom Vision下载了一个tensorflow模型,并希望在珊瑚tpu上运行它。因此,我将其转换为tensorflow-lite,并应用混合训练后量化(据我所知,这是唯一的方法,因为我无法访问训练数据)。你可以在这里看到代码:当我尝试为边缘tpu编译它时,我得到了以下结果:
Edge TPU Compiler version 2.0.258810407
INFO: Initialized TensorFlow Lite runtime.
Invalid model: model.tflite
Model not quantized
你知道我的问题是
在经历了10000次史诗之后,我似乎不能让NN输出的8位层与其输入相同。我可以让它输出一个层,其中有一位表示输入是偶数还是奇数。但我甚至不能让它输出两位的图层,也无法说明输入是偶数还是奇数。
如果我将try_this设置为“偶数/奇数”,它在大约10个时期后就会变得完美。如果我将try_this设置为“偶数/奇数/重复”--这看起来是一样的!--仍然不能很好地训练。
import numpy as np
from tensorflow import keras
features = []
labels = []
# set features to every combination of 8
通过斯坦福大学的课程,我正在使用Tensorflow学习神经网络。我在实现RNN时发现了这一点,并且不太理解为什么会累积损失:
# This adds a loss operation to the Graph for batch training
def add_loss_op(self, output):
all_ones = [tf.ones([self.config.batch_size * self.config.num_steps])]
cross_entropy = sequence_loss(
[output], [tf.reshape(self
我正在使用自主数据集进行对象检测。我想用10000个训练图像,2000个测试图像,2000个验证图像来训练我的模型。我将使用对象检测tensorflow lite model maker。 项目链接: tensorflow.org/lite/tutorials/model_maker_object_detection 设置批处理大小32后,训练需要50个时期并持续2天(步骤3).I无法让我的计算机保持开机两天。我在jupyter notebook中运行该项目 如何停止模型训练并再次恢复模型训练?(例如,停止第10个纪元,并在一天后继续)
import cv2
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Normalizer
from keras.models import load_model
from utils import extract_face_roi
import pickle
from scipy.spatial.distance import cosine
import os
from Database import list_all_students
from flask import request
from flask import Flask
我在这里使用了这个单词级别的RNN语言模型:https://github.com/hunkim/word-rnn-tensorflow 如何计算RNN模型在每个时期的精度。 以下是训练中的代码,显示了每个时期的训练损失和其他情况: for e in range(model.epoch_pointer.eval(), args.num_epochs):
sess.run(tf.assign(model.lr, args.learning_rate * (args.decay_rate ** e)))
data_loader.reset_batch_pointer
我正在尝试将笔记本"“改编成我自己的数据集。Keras模型已经生成并转换为Tensorflow模型(使用tensorflowjs_converter --input_format keras us.keras tfjs_model/us),我现在尝试将它与tensorflow.js一起使用,但是当使用tensorflow.js时,预测结果是不同的(错误的)。
下面是预测Python代码,它给出了正确的结果:
from keras.preprocessing import image
from tensorflow import keras
import numpy as np
art
我刚刚在我的自定义数据集(1675个训练图像,400个验证图像,2个类)上从头开始训练inceptionv3:
我不知道如何使用我的新训练的模型对我的测试图像进行预测。(在哪里可以将label_image.py指向模型)
我新训练的模特是从哪里得救的?
下面是关于我的设置/运行的一些元数据:
我在train_dir中生成了以下文件:
- events.out.tfevents.1481980070.airig-Inspiron-7559(4.9GB)
- graph.pbtxt(18.5MB)
- and a bunch of **model.ckpt-**_**.meta