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实际上，我正在尝试在keras上重现tensorflow模型，在这个话题上我真的是个新手。我想重现这些台词embeddingtf.reduce_min(embedding, keepdims =True)
z_n = embedding/tf.reduce_max(embedding, keepdims
浏览 42提问于2020-06-08得票数 1
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我试图在我的机器上使用Keras，但是我一直收到错误消息"AttributeError: tensorflow.python.keras.backend‘没有属性'get_graph'“。/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/keras/backend/tensorflow_backend.py in <module> 53
浏览 2提问于2019-09-28得票数 3
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我正在尝试在Keras (版本2.2.4-tf)中实现一个多层感知器，它可以迭代地训练层。我一直在使用https://machinelearningmastery.com/greedy-layer-wise-pretraining-tutorial/作为模型，但事情对我来说并不是很有效。下面是我的代码： # Train first layermlp.add(keras.layers.Dense(uni
浏览 54提问于2019-06-28得票数 1
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我从tensorflow_addons那里训练了一个带有keras层和tensorflow_addons层的模型。这是我用tensorflow文件格式训练和保存的模型：import tensorflow.keras as tk ])
(它没有自定义的</em
浏览 6提问于2020-10-04得票数 0
我试图使用tensorflow_rankings，但由于上述错误无法导入它。我使用的是tensorflow 2.8.0和tensorflow_rankings 0.5.0，它们似乎是最新的稳定构建。它们是自动从pip install tensorflow_ranking
我正在使用Python 3.8.10，Windows 11。Tf2.8.0docs显示tf.keras.layers中有一个规范
浏览 4提问于2022-04-06得票数 0
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批量标准化，是还是不是？
、、、
我使用Tensorflow 1.14.0和Keras 2.2.4。as tffrom tensorflow.keras.layers当我取消注释添加批处理规范化层的唯一注释行时，val_loss将更改为1.1230。
我的主要问题要复杂得多，但同样的事情也会发生。
浏览 2提问于2019-10-29得票数 6
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我一直在学习一门机器学习课程，在回归课的最后一个额外的循环作业是
从 TensorFlow tf.keras.datasets导入并对其建模。在课程中，我了解到规范化数据集对训练模型是有益的，所以我想在波士顿数据集上试一试。指导员给出的关于规范化的示例使用了sklearn库，但是在我的搜索过程中，我发现TensorFlow还有一个规范化实用程序
浏览 1提问于2022-09-01得票数 2
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假设我有一个输入张量，每个时间步长内嵌一个单词，例如，当时间窗口为5，字嵌入向量宽度为64时，我得到了形状：我应用了4个核心形状为(1，64)的过滤器在每个时间步骤中查找特定的单词它产生一个输出张量的形状：如何定义软最大层的“轴”参数，以使每个时间步长的所有卷积的输出都标准化，就像在分类任务中一样？.4, .1]] [[.8, 0, .1, .1]]
[[ 0, 1,
浏览 2提问于2020-11-24得票数 0
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我有一个非常大的数据集，并且正在使用Keras的fit_generator来训练Keras模型(tensorflow后端)。我的数据需要在整个数据集中进行规范化，但是当使用fit_generator时，我可以访问相对较小的数据批，并且这个小批中的数据规范化并不代表对整个数据集中的数据进行规范化。影响相当大(我对其进行了测试，模型的</em
浏览 0提问于2018-06-04得票数 3
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在TensorFlow 1.10到1.12 (使用急切执行)中，我有以下代码片段： tensor = tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), padding='same')(tensor)
tensor = tf.contrib.layers.group_norm(tensor) 然而，对tf.contrib.layers.group_norm(tensor)的调用给出了以下错误, 16, 16, 128) dtype=float32>) with an unsup
浏览 26提问于2019-06-14得票数 1
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更新1:当移除批处理规范化层时，运行良好。显然，批处理标准化的工作方式在迭代之间发生了变化。还在调查。更新2:下面的问题报告了两种可能的解决方法:改变批规范中的动量值(这对我不起作用)和简单地注释掉鉴别器中的批规范。在甄别器中对BN的评论似乎对我有用。还不知道为什么。import numpy as np
from ten
浏览 3提问于2020-11-09得票数 2
)使我的模型为TensorFlow服务做好准备。预处理函数，如tensorflow.keras.applications.xception.preprocess_input？我不确定如何根据tensorflow.keras.applications模型的均值/标准对此输入进行标准化。在添加上述内容之前，我的模型接受了json序列化的numpy数组列表，并且我会在客户端对它们进行keras<
浏览 14提问于2019-01-24得票数 1
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我使用一个简单的Keras模型来进行序列预测。在训练过程中，模型的预测精度似乎是正确的。但是，当我绘制model.predict()函数的输出时，我可以看到输出已经以某种方式被缩放了。它似乎是某种规范化/标准化的缩放类型。
在培训中更改批处理大小会影响结果。我尝试将批处理大小设置为输入集的大小，以便在一个批处理中完成整个系列的培训，从而提高了结果，但仍然是缩放的<
浏览 3提问于2017-05-21得票数 1
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我正在尝试学习如何使用keras和tensorflow进行深入学习，我在上遇到了一个解释线性回归的代码，其中他们使用normalizer = tf.keras.layers.Normalization(axis=-1)创建了一个规范化层。请有人解释一下轴=-1的含义。我试过查看API文档，但无法理解其中的解释?我知道axis=0表示行和axis=1列，对吗？提前感谢
浏览 3提问于2022-09-21得票数 0
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我有以下脚本，它在RGB中获取图像并将其转换为Lab颜色空间：import tensorflow_io as tfio
img = tf.io.read_file(tf.keras.utils.get_file("tf", "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/e/e5/TensorFlow_Logo_with_te
浏览 4提问于2021-01-20得票数 3
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我坚持使用tensorflow 1.12，并且我需要使用层规范化。我找不到一些这样的例子，而且由于我是tensorflow的新手，我无法找出我错在哪里。tf.contrib.layers.layer_norm是我想要包含在tf.keras.Sequential()中的函数，如下所示- self.module = K.SequentialTrue)self.ln(self.module) 在所有情况下，它都会在定义tf
浏览 41提问于2019-09-18得票数 1
我使用在Keras中，在keras.Sequential中，当我试图运行它时，我会得到以下错误：
我已经看到命令layers.Normalization()在许多代码中被使用，所以我不知道出了什么问题。
浏览 9提问于2021-10-06得票数 8
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如何使用keras获得可重现的结果？我遵循了的步骤，但每次运行Jupyter笔记本时都会得到不同的结果。我还尝试在调用model.fit()时设置shuffle=False。我的配置: conda 4.3.25tensorflow-gpu 1.2.1windows 10
浏览 0提问于2017-09-21得票数 1
如何更新keras BatchNormalization中的移动均值和移动方差？我在tensorflow文档中发现了这一点，但我不知道将train_op放在哪里，也不知道如何使用keras模型： train_op = optimizer.minimize( loss )
我发现的帖子中没有提到
浏览 0提问于2018-05-03得票数 4
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我使用的是带有tensorflow 1.0.0后端的keras 1.2。 model.load_weights(model_weights_path)RuntimeError: The Sessi
浏览 14提问于2017-03-15得票数 1
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