我已经构建了一个非常简单的TensorFlow Keras模型,只有一个密集的层。它在GradientTape块之外工作得很好,但在GradientTape块内部它会引发LookupError: No gradient defined for operation 'IteratorGetNext' (op type: IteratorGetNext)
要重现的代码:
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
import tensorflow
在我的神经网络中,我试图在预测阶段保持辍学率。我试图通过在tensorflow 2.0RC中使用tensorflow.keras.backend.set_learning_phase(1)来实现这一点。
当我调用model.compile时,问题就出现了,它似乎在预测阶段关闭了辍学。
下面的代码演示如何设置学习阶段。在模型编制之前,预测是半随机的,和预期的一样。模型编译后,预测不再是半随机的,尽管学习阶段仍然是1。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import tensorflow.keras.backend as K
我刚刚成功地完成了一个tf.keras顺序模型的训练,并编写了一个单独的"Flask“脚本,将保存的模型加载到我上传到Heroku的应用程序中。一切都成功了。但是,当我在玩的时候,我意识到对于我的需求,我只需要导入Flask,从flask以及pandas,numpy和tensorflow.python.keras.models导入load_model的请求: from tensorflow.python.keras.models import load_model
from flask import Flask, request
import pandas as pd
import
我编写了一个非常基本的tensorflow模型,其中我想预测一个数字:
import tensorflow as tf
import numpy as np
def HW_numbers(x):
y = (2 * x) + 1
return y
x = np.array([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0], dtype=float)
y = np.array(HW_numbers(x))
model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(units=1,input_shape=[1
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
我得到了以下代码: import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.c
我想用tensorflow2.0 2.0可视化分类结果。对于keras,它需要以下凸轮代码:
import tensorflow as tf
import keras.backend as K
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input, decodpredictions
import numpy as n
我有以下问题。我正在使用Tensorflow Keras模型来评估连续的传感器数据。我的模型输入由15个传感器数据帧组成。因为函数model.predict()花费了将近1秒的时间,所以我想异步执行这个函数,这样我就可以收集这段时间内的下一个数据帧。为此,我创建了一个具有多处理库和用于model.predict的函数的池。我的代码看起来像这样:
def predictData(data):
return model.predict(data)
global model
model = tf.keras.models.load_model("Network.h5")
m
在tensorflow会话中执行keras的模型预测时,我目前遇到了一个问题。
with tf.Session(graph=graph) as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
## want to know how to add model.predict() inside this condition
predictions = model.predict(#my_model)
#predictions output is same not appending
或者任何替代方法都会很有帮助。
我有一个keras模型,当我从keras导入子模块(层、后端函数)时,它工作得很好。但是,如果我从tensorflow.keras导入这些模型,那么相同的模型就会中断。
下面是一个例子,说明了这个问题:
if True:
from keras import backend as K
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Lambda
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
else:
from tensorflow
我试图通过Tensorflow会话使用Keras模型。但model.predict和sess.run的结果不同。有没有办法通过Tensorflow会话来处理Kers模型?
Tensorflow版本: 1.4.0
Keras版本: 2.1.1
from sklearn.datasets.samples_generator import make_circles
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import SGD
import numpy as
我训练了一个模型来对7种不同类型的图片进行分类。我的模型只能做一个特定的预测(在我的例子中是numpy.ndarray),但是我感兴趣的是一个更像概率的预测(例如90%的class1和80%的class2 ...etc)。我现在应该修改的代码部分在哪里?如何使用列车模型得到正确的概率值?
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Lambda, Dense,Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.ap
我试着在tf中建立一个神经网络,作为初学者的挑战,而且我的模型不是很好,很多时候它不会很精确(虽然有时精度是1,但大多数时候不是,即使这样损失也很高。)
所以我有两个问题:
我如何改进这个神经网络?
使用Input作为输入层和使用Dense有什么区别?
以下是代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential()
model.add(tf.keras.Input(shape=(2,)))
#model.add(keras.layers.Dense(2))
model
我有点搞不懂我对我受过良好训练的角模特的看法。我使用的是通过pip install tensorflow-gpu安装tensorflow-gpu=1.13.1的virtualenv。下面是一个可以运行的最小工作示例, (希望这些示例已经更新)。此外,我并将其保存为elephant.jpeg。
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50
我开始用tensorflow制作一个连续的食物分类网络。当我创建最简单的模型时,我遇到了以下问题: model.predict(images99)给了我一个问题:Input 0 of layer "dense_2" is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 4096, but received input with shape (32, 64)。即使images[99].shape 99
图像是一种数据,其中列表中的每个元素都是具有一个通道的图像。images.sh
这是我用过的代码。现在我真的不知道我错在哪里了,因为我对这些事情还不熟悉。作为我试图做的概述,我试图对哪里有攻击或没有攻击进行分类。我给了'Y‘作为我的标签,它包含了'11’类。 import pandas as pd
data=pd.read_csv('/content/gdrive/MyDrive/data /Ecobee_Thermostat.csv')
#imports
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sn