腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
2
回答
tensorflow
2.0
的
自定义
训练
循环
的
学习
率
python
、
tensorflow
当我使用
tensorflow
2.0
自定义
训练
循环
时,有没有什么函数或方法可以显示
学习
率
?以下是
tensorflow
指南
的
一个示例: def train_step(images, labels): predictionsgradients, model.trainable_variables)) train_accu
浏览 72
提问于2019-09-29
得票数 8
回答已采纳
1
回答
使用tf.GradientTape
的
TensorFlow
2.0
学习
速率调度器
python-3.x
、
tensorflow2.0
我使用
的
是Python
2.0
和
TensorFlow
3.8,我想使用一个
学习
率
调度器,我对它有一个函数。我必须
训练
一个160个时期
的
神经网络,其中
学习
率
将在80和120个时期降低10倍,其中初始
学习
率
= 0.01。current_learning_rate / 10 return min(current_learning_rate,
浏览 22
提问于2020-03-23
得票数 2
2
回答
为什么
学习
率
不变?
python
、
tensorflow
、
object-detection-api
我使用
Tensorflow
Object Detection API tutorial https://
tensorflow
-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/latest/index.html来
训练
我
的
自定义
模型。按照以下说明,我已经使用了官方GitHub存储库和脚本train.py中
的
配置文件进行
训练
。我在配置文件中看到,
学习
率<
浏览 38
提问于2019-04-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在使用keras
的
mnist上
的
测试准确
率
明显高于
tensorflow
.keras
tensorflow
、
testing
、
optimization
、
keras
、
mnist
我用一个基本
的
例子验证了我
的
TensorFlow
(v2.2.0)、Cuda (10.1)和cudnn (libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb),我得到了奇怪
的
结果……我可能忘了什么。要使用
tensorflow
运行,请执行以下操作: from __future_
浏览 3
提问于2020-05-27
得票数 6
1
回答
TensorFlow
2.0
-
学习
率
调度器
python-3.x
、
deep-learning
、
tensorflow2.0
、
learning-rate
我正在使用Python3.7和
TensorFlow
2.0
,我必须用下面的
学习
率
调度器
训练
一个160个时期
的
神经网络:def scheduler(epoch): return 0.01 elif ep
浏览 46
提问于2020-03-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在从头开始
训练
tensorflow
模型时使用
学习
率
计划
python
、
tensorflow
、
keras
但是,答案并没有说明如何使用调度器修改优化器
学习
率
(这可以用简单
的
python实现)。 我正在从头开始
训练
一个
tensorflow
模型,正如所解释
的
那样。因此,优化器被定义为:optimizer = keras.optimizers.SGD(learning_rate=1e-3),因此,
学习
率
在开始时被定义。然而,我希望有一个像tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay这样
的
学
浏览 2
提问于2020-11-17
得票数 1
1
回答
为MNIST数据集运行
自定义
Tensorflow
训练
循环
时出现OOM错误
python
、
tensorflow
我编写了一个
自定义
的
Tensorflow
训练
循环
来
训练
MNIST分类器。我遇到了一个错误: OOM when allocating tensor for MNIST The snap shot of error 下面是我
的
代码:https://github.com/soon22/learningTensorflowCustomTrainingLoop/blob/master/mnist_custom_
浏览 18
提问于2019-10-15
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Tensorflow
for XOR在500个时期后无法正确预测
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
neural-network
我正在尝试使用
TensorFlow
实现一个神经网络来解决异或问题。我选择sigmoid作为激活函数,shape (2, 2, 1)和optimizer=SGD()。我选择batch_size=1是因为问题
的
全局性是4,所以真的很小。问题是,预测结果甚至与正确答案相去甚远。我做错了什么?我在Google Colab上这样做,
Tensorflow
的
版本是2.3.0。import
tensorflow
as tf
浏览 46
提问于2020-11-04
得票数 3
回答已采纳
2
回答
在
TensorFlow
2中使用
学习
率
计划和
学习
率
预热
python-3.x
、
deep-learning
、
tensorflow2.0
我必须使用
学习
率
预热,您可以使用
学习
率
预热开始
训练
CIFAR-10
的
VGG-19 CNN,在前10000次迭代(或大约13个时期)中从0.00001到0.1%
的
学习
率
。然后对于剩余
的
训练
,您使用
学习
率
0.01,其中
学习
率
衰减用于在80和120个时期将
学习
率
降低10倍。该模型必须
训练</
浏览 62
提问于2020-08-02
得票数 3
2
回答
在
TensorFlow
/Keras中,当使用
学习
率
衰减时,恢复
训练
时
的
行为是什么?
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
learning-rate
我很难理解当模型从磁盘加载时,当使用像下面这样
的
调度器时,
训练
将如何恢复。learning_rate_scheduler =
tensorflow
.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(decay_steps=1000, staircase=True) 考虑这个假设
的
情况,我
训练
了一个时期
的
模型并保存了下来。在这种情况下,
训练
是从先前保存模型时
的
<e
浏览 98
提问于2021-03-01
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何定义神经网络
的
问题
python
、
machine-learning
、
computer-vision
、
neural-network
我已经构建了一个系统,其中神经网络可以改变大小(隐藏层
的
数量和大小等)。当
学习
率
为0.5,1个隐藏层为4个神经元,2个输入和1个输出时,它成功地
学习
了XOR and问题(二进制输入等)。效果非常好。然后,当我设置结构784个输入,1个隐藏层30个神经元,10个输出,并应用MNIST数字集,其中每个输入是一个像素值,我根本不能得到好
的
结果(没有比随机更好!)。我
的
问题很有理论基础:如果我
的
代码看起来确实能处理其他问题,我是否应该假设我需要为这个问题不断试验不同
的<
浏览 4
提问于2016-12-04
得票数 1
2
回答
为什么在
训练
tensorflow
对象检测ssd移动网络模型时我
的
训练
损失很高
tensorflow
、
object-detection-api
、
mobilenet
我正在尝试使用
tensorflow
api模型ssd移动网络创建自己
的
自定义
对象检测器,但问题是,当模型开始
训练
时,损失非常高,比如700-800,并且损失一直在波动,我看到相同
的
损失值在重复,有人能给我解释一下吗我最初
训练
了7000步
的
模型,但损失并没有减少,然后我又开始
训练
模型。我正在分享我新
训练
的
截图。我已经被困在这里快两天了,真的很感谢任何人
的
帮助。我
的
训练</em
浏览 48
提问于2020-08-23
得票数 1
1
回答
我可以使用我自己的人脸数据集和OpenCV提供
的
.pb .pbtxt文件来重新
训练
OpenCV DNN人脸检测器吗?
python
、
opencv
、
tensorflow
、
caffe
、
face-detection
我有OpenCV提供
的
opencv_face_detector.pbtxt和opencv_face_detector_uint8.pb
tensorflow
文件。我想知道,如果基于这些文件,是否有任何方法可以使模型适合我
的
数据?到目前为止,我还没有设法在resnet git库中找到这个模型
的
任何
tensorflow
训练
脚本,我只知道,给定
的
模型是以OpenCV -10为主干
的
固态硬盘。您是否知道定义模型
的
任何脚本是否可用于培训?pbt
浏览 0
提问于2020-02-06
得票数 0
1
回答
Tensorflow
的
CyclicalLearningRate scale_fn论点意味着什么?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
在
tensorflow
的
文档中,有一个名为scale_fn
的
参数。 然而,这一解释并不十分清楚。使用CyclicalLearningRate是必需
的
,但我无法找到关于如何使用它
的
全面解释。
浏览 3
提问于2021-05-23
得票数 1
回答已采纳
4
回答
Tensorflow
模范动物园?
machine-learning
、
neural-network
、
tensorflow
、
conv-neural-network
对我来说,caffe
的
主要优点之一是可以在自由分布
的
预培训模型上进行迁移
学习
。 是否有地方可以从
tensorflow
格式
的
论文/竞赛中获得经过培训
的
模型?如果没有,是否有可能将现有的caffe(或任何其他)模型转换为
tensorflow
模型?
浏览 7
提问于2015-11-15
得票数 16
回答已采纳
1
回答
如何在
TensorFlow
中计算子梯度?
tensorflow
、
tensorflow-gradient
TensorFlow
中
的
自动微分过程是否在需要时计算次梯度?如果有许多子梯度,那么将选择哪一个作为输出?我在急切模式下使用
TensorFlow
(v1.12)对模型进行编程,并使用自动微分来计算梯度。每批处理后,我可以看到梯度值发生变化,精度略有提高。一段时间后,它会减少,这个过程会继续下去。小批量: 256,512,1024;正则化参数- 0.1,0.01,0.001;
学习
率
- 0.1,0.01,0.001;优化函数-梯度下降,adagrad,adam; 在这篇论文中,他们以一种非常抽象
的</e
浏览 21
提问于2019-04-02
得票数 0
回答已采纳
2
回答
无法使用
TensorFlow
对象检测应用程序接口
训练
具有更大输入分辨
率
的
固态硬盘初始设置-V2
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
object-detection
、
object-detection-api
我希望使用
TensorFlow
对象检测API在分辨
率
大于300x300
的
自定义
数据集上从头开始
训练
scratch V2。我将其作为示例配置文件引用: 通过设置:num_classes: 4并将
训练
数据路径指向我
的
自定义
数据集,我已经成功地
训练
了一个性能良好
的
4类
自定义
模型。,我想在
训练
期间增加输入分辨
率
。我看到了其他一些关于更改锚盒和
自定义
SSD
浏览 2
提问于2021-03-10
得票数 0
1
回答
为什么在Google Cloud ML上
训练
的
TensorFlow
模型比在本地
训练
的
模型更准确?
tensorflow
、
machine-learning
、
object-detection
、
google-cloud-ml
我
训练
了一个对象检测API模型(使用动物园
的
COCO / Inception v2
的
Mask RCNN ),具有相同
的
配置,
TensorFlow
和模型版本,以及相同数量
的
步骤
的
相同(
自定义
)数据集。在本地机器(1080TI上
的
tensorflow
-gpu)上,我使用了object_object/Train.py,而在云上,我使用了调用object_detection.train模块
的</e
浏览 28
提问于2018-08-23
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何提高
Tensorflow
预测精度
python-3.x
、
tensorflow
、
deep-learning
我正在与
tensorflow
合作创建一个模型,该模型可以使用google.My提供
的
SVHN数据集对数字进行分类。准确
率
非常低(~25%),但我看到了一个有88%准确
率
的
笔记本。我想知道是否有人可以给我一些建议,关于我应该如何提高我
的
准确性,以使我
的
模型更好。Ps-代码在我
的
system.The问题上确实可以工作,我相信这是因为我
的
架构。
浏览 0
提问于2017-11-02
得票数 0
3
回答
损失函数适用于reduce_mean,但不适用于reduce_sum
tensorflow
我是张量流
的
新手,并且一直在看示例。我想将多层感知器分类模型重写为回归模型。然而,在修改损失函数时,我遇到了一些奇怪
的
行为。这似乎非常奇怪,因为函数非常相似-唯一
的
区别是平均值除以元素
的
数量?所以我看不出这个变化是如何引入nan
的
?import
tensorflow
as tf learning_rate = 0.001 n_hidden_1 = 32 # 1stdisplay_step == 0:
浏览 0
提问于2017-01-31
得票数 13
回答已采纳
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
谷歌开源用于训练量子模型的机器学习框架TensorFlow Quantum
基于TensorFlow的强化学习,在《毁灭战士》游戏里训练Agent
王霸之路:从0.1到2.0,一文看尽TensorFlow“奋斗史”
一图看懂TensorFlow 2.0新架构
谷歌官方解读 TensorFlow 2.0 所有新特性
热门
标签
更多标签
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券