Tensorflow自定义成本函数
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。自定义成本函数是在使用TensorFlow进行模型训练时的一个重要概念。
成本函数（Cost Function）也被称为损失函数（Loss Function），是用来衡量模型预测结果与实际标签之间的差异的函数。通过最小化成本函数，我们可以使模型的预测结果更加接近实际标签，从而提高模型的准确性。
在TensorFlow中，我们可以通过自定义成本函数来满足特定的需求。自定义成本函数可以根据具体的问题和数据集的特点进行设计，以更好地衡量模型的性能。
自定义成本函数的分类：
- 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：常用于回归问题，衡量模型预测值与实际值之间的平均差异。
- 交叉熵（Cross Entropy）：常用于分类问题，衡量模型预测结果与实际标签之间的差异。
- 自定义成本函数：根据具体问题的需求，可以自行设计成本函数。
自定义成本函数的优势：
- 灵活性：自定义成本函数可以根据具体问题的需求进行设计，更好地适应不同的数据集和模型。
- 特定问题的解决：某些问题可能需要特定的成本函数来解决，自定义成本函数可以满足这些需求。
- 性能优化：通过自定义成本函数，可以针对特定问题进行性能优化，提高模型的准确性和效率。
TensorFlow中的自定义成本函数的应用场景：
- 异常检测：通过自定义成本函数，可以更好地识别异常数据点，提高异常检测的准确性。
- 多目标优化：某些问题可能需要同时优化多个目标，通过自定义成本函数可以实现多目标优化。
- 类别不平衡问题：在某些分类问题中，不同类别的样本数量可能存在不平衡，通过自定义成本函数可以解决这一问题。
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相关·内容
我正在使用TensorFlow2.0学习线性回归，我打算在keras工具中使用SGD优化器。这是我的代码。 import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
%matplotlib inline
x_train = [1,2,3]
y_train = [1,2,3]
W = tf.Variable(np.random.normal([1]),name='weight')
b
浏览 16提问于2020-08-01得票数 0
我需要对tensorflow-keras模型进行分段预测。我的想法是将图像上传到S3桶中，并使用AWS服务，触发进程，进行预测，并将分段的预测掩码保存到新的S3桶中。
在开始时，我用下面的库创建了一些层，以运行模型：
tensorflow 2.0.0b1
角化物2.3.1
opencv
分割-模型
boto3
问题是tensorflow版本(2.0.0b1)已经超过了服务的大小限制(250 MB)。因此，当我试图上传文件时，会出现一个大小错误。
我想我可以重写我的代码以避免分段-模型使用，也许只使用tensorflow.keras而不是Keras，但我仍然需要ten
浏览 9提问于2020-06-12得票数 0
回答已采纳
我对python和tensorflow都是新手(不到1周)。
现在我想用tensorflow建立一个线性回归，但是我遇到了占位符的错误。
我已经使用占位符设置了成本，并且我已经检查了输入变量的形状，它看起来没有任何关于形状的问题。我还使用print(numpy.ndarray())来获取类型，它显示newX和Y都是'numpy.ndarray‘类。
下面是我的代码:UPDATE：(粘贴类的完整代码)
class RegByNN(object):
def __init__(self, learning_rate=0.001):
self.learning_rate= learn
浏览 1提问于2018-02-07得票数 0
回答已采纳
我正在考虑在GCP中使用顶点AI部署一个TensorFlow模型。我几乎可以肯定，成本将与每秒的查询次数(QPS)直接相关，因为我将使用自动缩放。我也知道机器的类型(与GPU，TPU等)会对成本产生影响。
您对每秒的查询次数与成本有任何估计吗？
虚拟机的类型如何改变此成本？
模型类型用于对象检测。
浏览 9提问于2022-07-08得票数 0
回答已采纳
我有包含布尔特征(X)的数据，有什么方法可以使包含x=1的样本比其他样本更重要吗？
NB1：使某些训练样本变得更加重要，我的意思是这些样本比其他样本对模型的影响更大。我已经读过类似的文章了，但是我没能把它做好。以下是我读到的：
在TensorFlow Keras中很容易使某些训练样本变得更加重要。DataGenerator(tf.keras.utils.Sequence)类的正常输出为(X，y)。相反，输出(X，y，w)，其中重量与y的形状相同，然后对所有的正目标做w=2，对所有的负目标做w=1。然后使用通常的t_gen = DataGenerator() model.fit(t_gen) T
浏览 0提问于2021-10-01得票数 0
阅读TensorFlow文档：
import numpy as np
ndarray = np.ones([3, 3])
print("TensorFlow operations convert numpy arrays to Tensors automatically")
tensor = tf.multiply(ndarray, 42)
print(tensor)
print("And NumPy operations convert Tensors to numpy arrays automatically")
print(np.add(tenso
浏览 0提问于2020-04-04得票数 2
在Tensorflow的这个resource中，我们可以看到函数的导数是如何在一点或任何一点计算的，但是Tensorflow是如何做到这一点的呢？ ?
浏览 12提问于2021-07-23得票数 0
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我正在学习Tensorflow，并尝试一些测试模型，以了解Tensorflow是如何工作的。这个模型非常简单(一个线性模型)，它有以下输入和输出：
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name="Input")
Y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name="Output")
所以基本上，输入和输出只有一个维度。至于培训阶段：
for epoch in range(training_epochs):
for (x, y) in zip(tr
浏览 11提问于2018-12-15得票数 0
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我正在读TensorFlow教程()。
我对此有两个问题：
为什么它要使用cost function with y_ * log(y)？不是应该是y_ * log(y) + (1-y_) * log(1-y)吗
TensorFlow如何知道如何计算我使用的cost function的gradient？我们是不是该找个地方告诉TensorFlow如何计算gradient
谢谢!
浏览 0提问于2016-04-25得票数 4
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我正在研究tensorflow.keras中的一个不平衡的分类问题。我决定按照this answer on cross validated的建议计算“几何平均分”。我在一个名为imbalanced-learn的包中发现了一个implementation of it，并意识到它不能用作tensorflow.keras.Model.compile(metrics=[])中的指标之一；而且由于我还希望在每次调用时都向它传递一个参数，所以我决定自己实现一个自定义指标并使用它。但是我在测试过程中遇到了一个错误，那就是： AttributeError: 'GeometricMeanScore&#
浏览 17提问于2020-07-22得票数 2
2回答
我需要把预测放入一个复杂的函数中来计算损失。这意味着我不能用tensorflow算子建立损失函数，也不能从自动微分中求出梯度。
在我的训练步骤中，我想从有限差分中得到梯度。
浏览 0提问于2018-03-28得票数 0
是否可以使用tensorflow对输出函数进行参数化建模？又是如何做到的？
示例:我想在最后使用softmax函数的模型，所以
cost = tf.reduce_mean(
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(output_potentials, y))
但是，我想试一试西格玛输出和均方，在这种情况下：
cost = tf.reduce_sum(
tf.pow(tf.sub(tf.nn.sigmoid(output_potentials), y), 2.0))
我的问题是，如何使参数化模型与成本函数的规格说明？在调用此类模型的构造函数
浏览 0提问于2016-01-23得票数 1
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我正在尝试实现一个层，即而不是完全连接。我有一个矩阵，它指定了变量connectivity_matrix中我想要的连接性，这是一个由1和0组成的numpy数组。
我目前试图实现该层的方式是通过将权重成对乘以这个连接矩阵F。
在tensorflow中这样做是正确的吗？这是我到目前为止所拥有的
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tflearn
num_input = 10
num_layer1 = 313
num_output = 700
# For example:
connectivity_matrix = np.ar
浏览 0提问于2017-01-23得票数 0
我试图在tensorflow的自定义损失函数中使用一个已经基于NN的训练模型。但是在另一个模型中使用这个自定义丢失函数时，我得到了一个错误。有人能帮我找出我在设计这个定制丢失函数时所犯的错误吗？
自定义丢失函数代码是以下
def custom_loss_function(y_true, y_pred):
model1= tf.keras.models.load_model('Loss_DT_Model')
test_pred = model1.predict(y_pred)
test_pred_revert = tf.math.arg
浏览 1提问于2021-08-17得票数 0
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我目前正在学习Coursera深度学习课程，给定的Tensorflow代码是用Tensorflow 1语法(使用会话)编写的，我还没有找到如何重写它来与Tensorflow 2一起工作。
这是非常简单的代码：
import numpy as np
import tensorflow as tf
y_hat = tf.constant(36, name='y_hat')
y = tf.constant(39, name='y')
loss = tf.Variable((y-y_hat)**2, name='loss')
init = tf.g
浏览 15提问于2020-02-05得票数 1
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有些模型，如稀疏自动编码器，需要激活正则化，但我找不到一个API来规范层的激活。
有什么方法可以添加自定义的正则化器吗？还是层激活tf.trainablevariables？
我知道tensorflow可以在体重上应用l2调节
浏览 2提问于2017-09-14得票数 0
回答已采纳
显然，我不能简单地复制粘贴我为TensorFlow编写的自定义操作的代码，然后在精简版中使用它 我的代码引用了主代码的内容： #include "tensorflow/core/framework/op.h"
#include "tensorflow/core/framework/shape_inference.h"
#include "tensorflow/core/framework/op_kernel.h"
using namespace tensorflow; 和 Status MyAddGrad(const Scope& s
浏览 15提问于2019-05-20得票数 1
我在学习机器学习。同时，我使用TensorFlow。
Python:3.5.2
System:Windows 10
pip法TensorFlow:1.0.1，installed
但是当我运行下面的code.The代码是时，我遇到了一些问题。
import tensorflow as tf
import numpy as np
features = [tf.contrib.layers.real_valued_column("x", dimension=1)]
estimator = tf.contrib.learn.LinearRegressor(feature_col
浏览 5提问于2017-04-10得票数 1
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我正在使用一个高度倾斜的计数数据集，该数据集通常适合负二项式。我想在Keras或Tensorflow中使用负二项作为前馈神经网络的损失函数。
据我所知，在查看了可用的损失函数后，keras或tensorflow不存在这样的函数(尽管我希望我错了，我只是错过了一些东西)。
我环顾四周，看到一些帖子建议只交换损失以包含负二项式，但似乎在tensorflow中创建自定义损失不仅仅是用tf.contrib.distributions.NegativeBinomial交换
有几篇文章谈到了为Tensorflow / keras创建自定义损失函数，例如：看了这个之后，我正在努力弄清楚如何编写这个函数。
我
浏览 7提问于2018-09-06得票数 5
1回答
我是Tensorflow的初学者。我从“入门”页面中选取了一个适合行的例子，并对其进行了我认为几乎微不足道的修改，但它完全失败了。我什么都不了解。
在修改后的版本中，数组b_data是两个已知高斯的和，具有未知的权重。试着解决那些重量问题。这是一个二次型问题，可以作为一个线性系统来解决。
虽然实际权重为0.4，0.2，但梯度下降给出w负值，w1值为正。
这就是问题所在：虽然问题是凸的(二次偶数)，但tensorflow没有找到正确的答案。
我想我一定是做错了损失函数？事实上，我认为用损失
tf.reduce_sum(tf.square(b - b_data))
是我想要的(对应于平方的2-范数
浏览 0提问于2016-03-01得票数 2
1回答
重量和偏差
self.weights = { "layer1":tensorflow.Variable(tensorflow.random_normal([self.state_size, self.neurons_layer_1])), "layer2":tensorflow.Variable(tensorflow.random_normal([self.neurons_layer_1, self.neurons_layer_2])), "layerOut":tensorflow.Variable(tensorflow.random_norma
浏览 2提问于2017-05-12得票数 1
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1回答
我是机器学习的新手。我很想知道使用Keras而不是TensorFlow对象检测API之间的区别。
请检查两种不同类型的实现: 1) 使用Keras 2) 使用无Keras的Tensorflow对象检测API
谢谢！
浏览 0提问于2020-02-18得票数 1
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我正在使用keras (使用Tensorflow后端)训练一个模型，它的损失函数是由我(代码中称为custom_loss )定义的，我在培训期间以最好的精度保存该模型：
model = Sequential()
model.add(...)
adam = keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, decay=0.01)
model.compile(loss=custom_loss, optimizer=adam, metrics=['accuracy']) # better
filepath="
浏览 4提问于2020-03-28得票数 0
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关于tf的一些问题。 import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
x_train = [1,2,3]
y_train = [1,2,3]
W = tf.Variable(tf.random.normal([1]), name = 'weight')
b = tf.Variable(tf.random.normal([1]), name = 'bias')
hypothesis = W*x_train+b
optimizer = tf.optimizers.
浏览 515提问于2021-01-27得票数 2
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这是我的模型，我在TensorFlow中实现过一次。
def create_compiled_keras_model():
inputs = Input(shape=(7, 20, 1))
l0_c = Conv2D(32, kernel_size=(7, 7), padding='valid', activation='relu')(inputs)
l1_c = Conv2D(32, kernel_size=(1, 5), padding='same', activation='relu')(l0_c)
浏览 22提问于2020-02-29得票数 1
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我正在学习如何使用Tensorflow，在这一点上，我真的被困住了，无法理解它。假设我有一个5层的网络，其输出由output表示。现在假设我想找出output相对于layer_2的梯度。为此，我将在Tensorflow中编写如下代码：
gradients_i_want = tf.gradients(output, layer_2)
从理论上讲，这个梯度应该通过链式法则来计算。我想问一下，Tensorflow是通过链式规则计算这些梯度，还是只取output对layer_2的导数
浏览 5提问于2018-02-10得票数 0
回答已采纳
我需要结合来自OpenAPI的Scikit预处理管道和Tensorflow作为学习后端，而不是Scikit学习后端。Scikit管道是否支持使用Tensorflow的后端？
浏览 0提问于2019-01-08得票数 1
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1回答
以下是我的代码
import tensorflow as tf
import numpy as np
def forward(x):
z = tf.Variable(tf.zeros_like(x), trainable=False)
s = tf.shape(x)[0]
for i in range(s):
z[i].assign(x[i]**i)
return z
a = tf.Variable(np.ones([5])*3)
with tf.GradientTape() as tape:
b = forward(a)
grad = tape.gradien
浏览 17提问于2021-02-17得票数 1
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我想知道如何在TensorFlow中的LSTM中实现l1或l2正则化？TF不提供LSTM的内部权重，所以我不确定如何计算范数并将其添加到损失中。目前，我的损失函数仅为RMS。
的答案似乎还不够。
浏览 2提问于2016-06-17得票数 1
2回答
我正在做Coursera ..and的深度学习专门化，使用张量流制作CNN。 def model(X_train, Y_train, X_test, Y_test, learning_rate = 0.009,
num_epochs = 100, minibatch_size = 64, print_cost = True):
"""
Implements a three-layer ConvNet in Tensorflow:
CONV2D -> RELU -> MAXPOOL -> CONV2D -> RELU -> MA
浏览 50提问于2019-05-16得票数 0
我已经从源代码中成功地在windows 10上构建了visual 2015的tensorflow+gpu。
因此，我得到了tensorflow.dll和tensorflow.lib。我有CUDA8.0和cudnn 5.0；配备了GTX1080GPU。
然而，我的问题不是关于建立和编译tensorflow。它是关于创建tensorflow插件。
我跟随来构建我自己的“插件”。然后，我尝试编译一个windows .dll；因此windows不会自动为我导出符号。然后我首先编译了一个静态库，并使用了您的工具。
/tensorflow/contrib/cmake/tools/create_def_fi
浏览 3提问于2017-09-04得票数 1
我正在尝试使用tensorflow后端为keras实现一个自定义丢失函数。我的想法是提供作为y_true的“信号”的“成本”，并将信号作为y_pred处理。这基本上是一个复杂的分类情况。
例如，假设我有3个可能的输出信号和N个样本，那么我将有一个成本矩阵，即Nx3，我的预测也是Nx3 (这样就不会遇到需要相同大小的y_true和y_pred的问题。
我选择实际信号的方式是取三个输出值的最大值，然后这个信号的成本是相应指标的成本矩阵中的值。总成本是这些个人成本的总和。
我已经在tensorflow中实现了这一点(我需要使用gather_nd，所以我不能使用keras.backend，但是我在网上
浏览 1提问于2017-10-30得票数 0
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1回答
我试着四处看看，但还没有找到解决办法。
我尝试过的事情包括检查所有的路径和环境变量。
当我尝试使用Python3.6在深度学习AMI (m4.xlarge)上运行带有TensorFlow后端的Keras时
一旦导入Tensorflow，这就是输出：
/home/ubuntu/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarning:模块'tensorflow.python.framework.fast_tensor_util‘的编译时版本3.5不匹配运行时版本3.6返
浏览 3提问于2017-12-06得票数 1
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我正在尝试使用Keras的functional API来处理多个输入，并使用自定义的损失函数RMSLE。下面是我的代码： import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import *
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras import backend as K
from tensorflow.keras.losses import MeanSquaredLogarithmicError
def rmsle(y_tru
浏览 185提问于2021-08-11得票数 1
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我正在使用Tensorflow，并且正在使用已经为TensorFlow1 (https://github.com/openai/maddpg/blob/master/maddpg/common/tf_util.py)实现的代码。在将代码迁移到tensorflow 2时，我能够使用在线提供的文献进行大多数更改。但是，我找不到145行的合适替代品： gradients = optimizer.compute_gradients(objective, var_list=var_list) 这将抛出一个错误 Attribute Error: 'Adam' object has no
浏览 429提问于2021-05-07得票数 4
3回答
我感兴趣的是使用谷歌云数据流并行处理视频。我的工作同时使用OpenCV和tensorflow。是否可以只在docker实例中运行工作人员，而不是像描述的那样从源安装所有依赖项：
我本来以为码头集装箱会有一面旗子，它已经在谷歌的集装箱引擎里了。
浏览 10提问于2017-06-21得票数 6
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我的模型预测有问题。训练效果很好，但后来我的程序在预测训练模型时失败了。当我重新运行我的代码时，训练现在被跳过了，因为它已经完成了，预测现在可以正常工作，就像它应该做的那样。在google中，我发现这个错误只与模型训练有关，所以我想这些解决方案对我不起作用。我认为我的错误的原因是，我的视频内存没有完全释放后，模型培训。这就是为什么我尝试了下面的方法，但没有成功。
tf.keras.backend.clear_session()
tf.compat.v1.reset_default_graph()
K.clear_session()
错误码：
prediction = model.predict
浏览 6提问于2022-01-13得票数 0
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1回答
使用自定义成本函数计算输入梯度
、、、、
我有一个事先训练过的咖啡豆模型，没有损失层。我想做以下几个步骤：
计算网络中某一层的成本/梯度。
反向传播以计算相对于输入层的梯度。
执行梯度下降重复1和2，以优化输入。
我不知道如何在预先训练的模型中添加一个损失层来完成这个任务。在其他NN框架中，您可以调用向后()函数并传递成本函数。有什么办法在咖啡厅里这样做吗？
浏览 2提问于2016-04-18得票数 1
我正在用神经网络解决一个回归问题。我的目标输出范围从10-2到10-7。在运行了很多情况后，我想知道是否可以用一个考虑平均绝对相对误差的损失函数来代替均方误差损失函数。我搜索了tensorflow网站，找到了度量- tf.metrics.mean_relative_error，但是在tf.losses下找不到任何东西。在tensorflow中有使用相对误差的损失函数实现吗？
浏览 0提问于2018-10-06得票数 2
我正在实现一个自定义损失函数，如下面的代码所示，用于简单的分类。但是，当我运行代码时，我得到错误ValueError:没有为任何变量提供渐变： import os
os.environ['KERAS_BACKEND'] = "tensorflow"
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from sklearn.prep
浏览 32提问于2021-02-04得票数 0
Tensorflow的最新版本是r0.11，我使用的是0.9.0。在将Tensorflow更新到最新版本之前，我想知道Tensorflow是否有任何重大更改，可能导致原始代码无法编译/运行。
浏览 2提问于2016-10-14得票数 0
我跟随从TensorFlow获得成本模型估计。但是，当我打印结果metadata.cost_graph时，输出是空的。还有什么需要我做的吗？
我想看看TensorFlow的成本模型的成本估计，以及它如何映射到设备上。我还有别的办法可以做到这一点吗？
以下是完整的程序：
import tensorflow as tf
import datetime
import numpy as np
# Create random large matrix
A = np.random.rand(10000, 10000).astype('float32')
B = np.random.ran
浏览 0提问于2016-12-09得票数 0
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1回答
我有一个在输出层应用自定义函数的模型。但是这个函数的路径是静态的。每当我尝试在不同的系统上加载模型时，它都找不到函数，因为它搜索错了路径。实际上，它使用了函数位于系统上的路径，我首先保存了模型。
这里有一个简化模型的例子：
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.losses import mse, mean_squared_error
from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, Lambda
from te
浏览 1提问于2020-12-22得票数 1
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我试图编写一个Keras后端函数，如果输入x介于a和b之间，它给出1；否则，它给出零。我无法使用Keras后端中可用的函数来完成这个任务。如果是矮胖的话，我会写：
def my_function(x):
import numpy as np
y=np.int64(np.logical_and(x>=a, x<=b))
return y
问题1:如何使用Keras后端实现？我知道我可以用这样的东西，但是效率不高。
def my_function(x):
from keras import backend as K
y=x
for i i
浏览 1提问于2019-10-05得票数 0
我训练了一个数字图像并制作了一个模型文件。
相应的调味汁如下。
import os
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
浏览 0提问于2021-02-23得票数 0
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2回答
我已经在tensorflow中编写了以下二进制分类程序，这是一个buggy。无论投入是什么，成本都会一直恢复为零。我正在尝试调试一个更大的程序，它没有从数据中学到任何东西。我已经缩小了至少一个错误的成本函数，总是返回零。给定的程序使用一些随机输入，并且存在同样的问题。self.X_train和self.y_train最初是从文件中读取的，self.predict()函数有更多的层，形成了前馈神经网络。
import numpy as np
import tensorflow as tf
class annClassifier():
def __init__(self):
浏览 3提问于2017-08-12得票数 5
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tensorflow.math.multiply和tensorflow.keras.layers.multiply有什么区别？
同样，tensorflow.math.add和tensorflow.keras.layers.add的区别是什么？
我之所以有这个问题，是因为当我构建自己的自定义损失函数和度量标准product = multiply([y_true_f, y_pred_f])时，如果我使用from tensorflow.keras.layers import multiply，就会发生错误：
tensorflow.python.framework.errors_impl.Invali
浏览 9提问于2020-01-01得票数 2
我正尝试在本地机器上使用tensorboard来读取S3上的tensorflow日志。一切正常，但tensorboard不断向控制台抛出以下错误。根据this的说法，原因是当Tensorflow s3客户端检查目录是否存在时，它首先对其运行Stat，因为s3无法检查目录是否存在。然后检查具有该名称的key是否存在并失败，并显示这样的错误消息。 虽然这可能是模型服务于寻找更新模型的一个想要的行为，并且可以使用file_system_poll_wait_second停止，但我不知道如何停止它以进行训练。事实上，如果您在S3中保存检查点和日志，在训练过程中也会发生同样的情况。抑制这些错误、提高日志
浏览 47提问于2020-11-23得票数 0
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2回答
我正在制作一个具有两个定制激活函数的神经网络。第一个激活函数是f(x)，第二个激活函数是f(x)对f(x)的导数。对于我的实际情况，如何使Keras后端自动完成，而不是手工获取导数呢？
这是我的代码：
import numpy as np
import math
import keras
from keras.models import Model, Sequential
from keras.layers import Input, Dense, Activation
from keras import regularizers
from keras import backend as K
浏览 3提问于2019-10-04得票数 2
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1回答
我试着在训练中得到输出层。我试图做一个三维可视化模型的实时，并使它的交互性。我正在使用google和tensorflow 2.0和python 3。
这是我的代码：
进口
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
try:
# Use the %tensorflow_version magic if in colab.
%tensorflow_version 2.x
except Exception:
pass
import ten
浏览 1提问于2019-11-13得票数 2
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