我正在尝试在Tensorflow中实现一个神经网络。我使用tf.train.GradientDescentOptimizer来最小化熵。但是，它显示了错误ValueError: No variables to optimizeimport tensorflow as tf sess.run(train_step, feed_dict = {x:b
浏览 117提问于2017-03-16得票数 7
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我知道我可以创建自己的模块/优化器来做这件事，但是是否可以告诉现有的mxnet模块只优化变量的一个子集呢？
沿着这些相同的路线，模块如何确定要优化的符号？例如，与MXNet中的tensorflow不同，要优化的数据和变量都只是“变量”符号，但不知何故，MXNet只影响实际变量的NDA
浏览 13提问于2017-01-18得票数 0
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我试图通过Tensorflow编写一个具有自定义丢失功能的Keras 2 LSTM：我的培训集有不同大小的时间维度的示例当我用不同<em
浏览 0提问于2017-04-20得票数 2
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我的计算如下： cost = tf.reduce_mean(tf.square(y - out))
在运行minimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)时，我收到以下错误
浏览 3提问于2018-01-31得票数 0
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(基础) C:\tensorflow-master>bazel run -- Config =opt \ //tensorflow/contrib/lite/toco:toco -- \--输入文件=优化的图形.pb\--输出文件=abc.tflite\--输入格式=TENSORFLOW_GRAPHDEF\--输出格式=TFLITE\--推理类型=浮点\-输入形状=1,128,128，3\--输入数组=输入\--输出数组=最终结果警告:没有<
浏览 0提问于2018-03-28得票数 1
我有一个非常大的tensorflow图，以及两组变量:A和B。var_list_1)
optimizer2 = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss_2, var_list=var_list_2) 这里的目标是迭代优化变量1和变量2。来自变量2的权重用于计算损失1，但在优化损失1时它们是不可训练的。同时，来自变量1<
浏览 17提问于2019-01-18得票数 38
我使用低级别的tensorflow API构建了一个模型，它只有几个变量(大约10个)，我想要优化这些变量。因此，我想实现一个自定义的损失函数，它产生噪声损失值(类似于一种基于仿真的优化方法)。通常，我会像SPSA优化器一样使用导数自由优化器。
有没有一种方法可以实现不可区分的损失函数，以及像SPSA这样的带有低级别tensorflow API的优化</e
浏览 0提问于2018-01-31得票数 3
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根据tensorflow团队的建议，我已经习惯了tensorflow对tf.keras的急切执行。然而，每当我训练一个模型时，我都会收到一个警告(编辑:实际上，我多次收到这个警告，每次训练步骤不止一次，淹没了我的标准输出)：这个警告似乎并没有影响到训练的质量
浏览 2提问于2019-02-14得票数 4
环境: Tensorflow 2.4、Intel-Tensorflow 2.4
据我所知，pb格式的Tensorflow模型可以在ML.NET上加载。但是，我使用的是利用英特尔优化的Tensorflow ()的量化包LPOT ()。尽管英特尔- Tensorflow是基于Tensorflow构建的，但它使用了一些量化的Op，该Op在Tensorflow</
浏览 13提问于2021-07-09得票数 0
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我试图计算两个图像之间的l2_loss，并为它们获取gradient。下面给出了我的代码片段： sess.run(training_op, feed_dict={X: c, y: n}) trainin
浏览 4提问于2017-09-15得票数 1
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我使用TensorFlow与Android，特别是TensorFlowInferenceInterface类进行接口。引用此操作的代码如下所示：
当我使用Keras从木星笔记本
浏览 1提问于2018-06-10得票数 0
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我已经构建了一个简单的ANN来对我的数据进行一些简单的、预先比较不同优化器性能的工作。下面是代码片段。我只是在使用默认参数浏览不同的优化器，并比较一些基本度量的性能。我在Azure Databricks上的纯CPU集群上运行tf keras，如下所示: keras版本: 2.2.4-tf；tensorflow版本: 1.15.0 所有的keras优化器(https://keras
浏览 27提问于2020-06-12得票数 1
我在conda和tensorflow中使用python 3，代码如下，以便创建tf.keras.models.sequential并使用tf.keras.optimizer.Adam对其进行优化，并获得以下错误：from tensorflow.python.keras.datasets importmnist
from tensorflow.python.keras.optimi
浏览 0提问于2019-02-15得票数 2
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为什么推荐这样做，而不是使用下载页面上提供的轮子文件进行直接pip安装？
我尝试了直接pip安装，然后在inception folder.This中运行了一些脚本，结果显示bazel找不到一些依赖项。我猜这与没有从源代码构建tensorflow有关，但我不明白为什么会这样。有什么建议吗？谢谢!
浏览 1提问于2016-07-14得票数 0
我刚刚开始使用tensorflowjs和tensorflow，我遇到了一个我不能完全解决的问题。我正在尝试更改优化器的学习率，但只要我使用自定义优化器，我就会收到以下错误：为了创建我的模型如果我只是传入默认的'sgd‘优化器，它确实可以工作。我使用以下tensorflow包运行node V
浏览 3提问于2018-12-17得票数 1
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CPU环境:英特尔(R)至强(R) Gold 6148 CPU @2.40 Gold 首先，我使用pip install tensorflow==1.12.0安装tensorflow，并下载tensorflow-benchmark我还更改了不同的模型和batch_size。 其次，我还用mkl测试了caffe编译。
浏览 110提问于2019-03-20得票数 2
我为Tensorflow创建了一个遗传算法“优化器”，但它是用python编写的。我知道TensorFlow不是这样设计的，我需要使用他们的API在C++中创建优化器，但我只是在对优化器进行了编程之后才发现的，而且我真的没有时间研究如何创建tf.train.Optimizer()。我的GA“优化器”实际上不是一个优化器，因为它更像是一个tf.Variable.as
浏览 0提问于2019-10-06得票数 2
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我想在Tensorflow中使用MomentumOptimizer。但是，由于此优化器使用的是一些内部变量，因此尝试在不初始化该变量的情况下使用它会产生错误：
tf.global_variables_initializer().run()
但是，我不
浏览 8提问于2017-01-08得票数 26
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我想在TensorFlow中构建分类器时，使用带有动量的梯度下降(跟踪以前的梯度)。所以我不想使用tensorflow.train.GradientDescentOptimizer，但我想使用tensorflow.gradients来计算梯度，跟踪以前的梯度，并根据它们更新权重。我如何在TensorFlow中做到这一点？
浏览 16提问于2016-08-26得票数 5
我正在尝试为线性回归创建一个简单的TensorFlow2.0代码 import tensorflow as tf tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(loss)
train() 它返回ValueError:没有要优化的变量
浏览 12提问于2019-08-26得票数 1
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