我遇到了这个错误,我无法打开我的jupyter笔记本上的文件:import pickleimport pandas as pd
from sklearn.preprocessing3ee4cc8e884e/variables/variables FileNotFoundError:不成功的TensorSliceReader构造函数:未能找到任何匹配的TensorSliceReader文件
我正在尝试使用amazon sagemaker部署tensorflow keras模型。过程成功完成,但是当直接使用keras进行预测和调用sagemaker端点进行预测时,我得到了不同的预测结果。sagemaker_predict = uncompiled_predictor.predict(data)
#predict same using keras
我有一个Keras模型,正在按照coreml文档将其转换为coreml。这是代码-- import coremltoolsfrom tensorflow import keras
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert/coremltools/converters/keras/_keras_converter.py", line 792, in conv
假设我有一台内存很少的机器,但它有一个强大的图形处理器,是否可以绕过内存直接将.npy文件加载到图形处理器中?例如, model.fit(x=None, y=None) 如果我的X太大,内存放不下怎么办?有没有一种机制可以让我在迭代批处理时从文件系统中逐段加载,或者简单地将整个张量传递到GPU?我认为我的第一个选择可以由Training a Keras model from batches of .npy files using generator?来回答