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(1862)
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1
回答
tf
Keras
序列
模型
中
奇怪
的
不
连续
初始化
行为
(
Python
)
python
、
tensorflow
、
keras
、
plot
我一直致力于使用
keras
中
具有密集层
的
顺序
模型
来制作一个简单
的
物理信息神经网络。在其他问题中,我注意到在
初始化
后绘制一些值时,我得到了
奇怪
的
起始值。我
的
MLP获取一个位置和时间坐标,并输出一个标量值: MLP =
keras
.Sequential([ layers.InputLayer(input_shape = (1, 2)),,如下所示 x_vals_plt = np.linspace(0, 1, nu
浏览 14
提问于2021-11-20
得票数 0
1
回答
FailedPreconditionError:从容器读取资源变量模块/bilm/CNN_proj/W_proj时出错: localhost
tensorflow
、
tensorflow-hub
、
elmo
我正在尝试使用预先训练
的
elmo嵌入在jupyter笔记本与
python
3.7。Tensorflow版本- 1.14.0def ElmoEmbeddingLayer(x): module = hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/3", trainable=False) embeddings = module(
tf
.squeeze(
浏览 1
提问于2020-02-27
得票数 1
回答已采纳
3
回答
在一行
中
训练多个
序列
模型
的
速度减慢
python-3.x
、
tensorflow
、
keras
我正在使用
Keras
/TensorFlow (GPU)创建一个时间
序列
预测
模型
。我有100倍
的
时间
序列
,并希望为他们每一个训练一个网络。
连续
运行几个时间
序列
是可以
的
,但是一旦我运行了100倍或1000倍,那么似乎每个
模型
的
训练时间增长缓慢(但确实如此)。有什么简单
的
原因吗? 下面是再现问题
的
代码(请注意,运行可能需要一段时间)。在我
的
机器上,第一次迭代需
浏览 5
提问于2017-03-13
得票数 4
回答已采纳
1
回答
Seed in tensorflow初始值(
tf
.
keras
.initializers)不能保证结果
的
重现性
tensorflow
、
keras
、
random-seed
、
binary-reproducibility
查看tensorflow文档(例如,),种子应该保证“多个
初始化
器在用相同
的
种子值构造时会产生相同
的
序列
”有趣
的
是,如果我多次运行
python
脚本,我总是得到相同
的
总体结果。因此,第一个种子在某种程度上起作用,但当它在脚本中被称为第二次时,它会“不断前进”,尽管它应该是固定
的
。 对此有什么看法吗?你觉得是虫子吗?你认为这是故意
的
行为
(如果是
浏览 4
提问于2022-10-16
得票数 1
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2
回答
合并
Keras
模型
:
Keras
可以自动忽略名称或重新标记它们吗?
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
我正在尝试在
Keras
中
合并两个
连续
的
模型
。), model_2 =
keras
.Sequenti
浏览 16
提问于2019-03-15
得票数 0
3
回答
不提供输入形状
的
Keras
序列
python
、
tensorflow
、
keras
我目前有一个类似于这样
的
keras
模型
:model.add(
keras
.layers.Dense(100, activation=
tf
.nn.relu))model.add(
keras
.layers.Dense(len(labels), activation=<e
浏览 0
提问于2019-09-10
得票数 13
回答已采纳
1
回答
TensorFlow
Keras
SavedModel在保存和加载两次后抛出TypeError
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
serialization
、
persistence
当我创建具有一个或多个自定义层
的
Keras
模型
时,可以使用model.save()方法以TensorFlow SavedModel格式持久化
Keras
模型
。我可以使用
tf
.
keras
.models.load_model()函数从文件系统中加载此
模型
,然后再次将其保存到文件系统
中
。class CustomLayer(
tf
.
keras
.layers.Layer): def call(self,
浏览 107
提问于2021-10-29
得票数 0
1
回答
TensorFlow2.1上
的
BatchNorm结果真的很
奇怪
tensorflow
、
deep-learning
、
transfer-learning
、
batch-normalization
我在一个
模型
上得到了一个非常
奇怪
的
结果。好吧,我训练了它,它在训练
中
得到了大约99.5%
的
准确率,但就像你在下面的图像中看到
的
那样,验证结果非常
奇怪
。所以在训练之后,我测试了我
的
模型
(在训练,验证和测试数据上),我得到了一个非常非常
奇怪
的
结果。我怀疑这是因为BatchNorm层,因为它是我
的
模型
中
唯一在训练和测试阶段
行为
不同<e
浏览 2
提问于2020-02-27
得票数 0
2
回答
对多个TensorFlow
Keras
层使用相同
的
初始化
器、正则化器和约束是否安全?
tensorflow
、
keras
我担心在(tensorflow)
keras
层中使用相同
的
初始化
器、正则化器和约束创建
的
变量可能会在层之间连接。如果它们可以是字符串(例如,'he_normal'),这是没有问题
的
,但对于那些带参数
的
字符串,我必须传递实际
的
函数。例如,在自定义图层
的
__init__
中
,regul
浏览 6
提问于2019-11-15
得票数 4
1
回答
如何在TensorFlow
的
急切执行中使用
Keras
.applications
的
ResNeXt?
python
、
tensorflow
、
keras
、
eager-execution
我正在尝试从TensorFlow 1.10
中
的
Keras
applications获取ResNet101或ResNeXt,由于某种原因,它们只能在
Keras
的
存储库中使用: import tensorflowas
tf
resnext = applications.resnext.ResNeXt101, shape=shape, n
浏览 36
提问于2019-06-23
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何解决非归一化输出时
的
回归误差
tensorflow
我在使用
序列
模型
时遇到了一个简单
的
回归问题,我通常会对输入和输出进行标准化以获得良好
的
结果。activation=
tf
.
keras
.activations.linear、activation=
tf
.nn.relu或activation=
tf
.nn.relu6。但性能仍然是“饱和”
的
。我还尝试删除BatchNormali
浏览 0
提问于2019-08-12
得票数 0
2
回答
TensorFlow默认精度模式?
python
、
tensorflow
、
tensorrt
我正在使用TensorFlow 1.14并测试TensorRT;正如我在文档中看到
的
那样,TensorRT支持3种精确模式:"FP32“、"FP16”和"INT8“。因此,我想知道TensorFlow
的
默认精确模式是什么;我想它是FP32,但我不完全确定这一点?
浏览 5
提问于2020-09-02
得票数 1
回答已采纳
7
回答
无法保存自定义子类
模型
python-3.x
、
tensorflow
、
keras
受
的
启发,我创建了自定义
模型
。这里
的
最小完整代码示例:from tensorflow.
keras
.datasets更新1:找到注释(用于
模型
保存) 文件:
ker
浏览 0
提问于2018-08-12
得票数 44
回答已采纳
1
回答
调用子层时出现输入签名错误
的
tf
.function
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
tensorflow2.0
下面的工作很好 def __init__(self): self.dense =
tf
.
keras
.layers.Dense(50) def __call, 200), name='features')) 但是,当我试图在
tf
.functio
浏览 8
提问于2019-10-27
得票数 1
1
回答
如何为神经网络编写类以访问Tensorflow
中
的
层
python
、
tensorflow
、
oop
我一直在训练一个用Tensorflow编写
的
网络,一切都很好,但是现在我需要可视化一些与每一层过滤器
的
权重相关
的
指标。所以我需要能够访问这些层,我知道使用
Keras
‘Model非常简单,但是我相信有更好
的
方法来使用Tensorflow来定义类,这样就可以访问层了吗?我
的
代码:from tensorflow.
keras
.layers import (Activation, Conv2D, BatchNor
浏览 2
提问于2020-07-23
得票数 0
回答已采纳
2
回答
Tensorflow服务器:我不想为每个会话
初始化
全局变量
python
、
tensorflow
EDIT2: Github链接包含从进程调用
TF
模型
问题
的
可能解决方案。它们包括急切
的
执行和专用
的
服务器进程,通过http请求提供
TF
模型
预测。Problem:对我来说
奇怪
的
是,在加载
keras
模型
之后,我不能锁定我
不
希望修改
的
图形,每次我在子进程
中
打开新
的
会话时,我都需要运行
tf
.global_variabl
浏览 100
提问于2018-10-08
得票数 15
回答已采纳
2
回答
loadFrozenModel是否意味着我无法访问层?
tensorflow.js
、
tensorflowjs-converter
')来加载
模型
,但我需要更改mobilinet。因此,我从tensorflowhub获得了我需要
的
版本,在tensorflow_converter上运行它,并得到了两个文件(.pb和file文件)。加载方式如下:然后,我将mobilinet保存为冻结
模型
,在tensorflow_converter上再次运行它,并尝试将其加载为
tf
.loa
浏览 0
提问于2019-03-01
得票数 0
1
回答
Keras
Tensoflow完全复位
loops
、
tensorflow
、
keras
、
model
、
reset
我有一个
Python
代码,它倾向于创建一个
模型
,拟合它,然后预测一些东西。由于我有许多特性可以用来训练
模型
,所以我创建了一个清单,列出了我
的
所有特性
的
组合,如2/ 10,4/ 10等等。如果我只是从命令行运行我
的
代码(没有循环-即
python
在运行期间完全退出),我将得到一个完全重复
的
结果。我已经尝试过很多事情,比如在我希望我
的
模型
被丢弃之后放进下面的行: model.reset_states()
浏览 2
提问于2021-01-27
得票数 2
回答已采纳
1
回答
tf
.
keras
:在没有自定义训练方法
的
自定义
模型
中
处理可变长度
序列
的
迭代
python
、
tensorflow
、
keras
、
tf.keras
、
tensorflow2.x
我正在尝试使用TensorFlow2.1
中
的
tf
.
keras
实现一个简单
的
递归神经网络架构,并关注
序列
到
序列
任务。我
的
解码器
模型
如下所示: class MyDecoderModel(
tf
.
keras
.Model): ...据我所知,这使得我通常会使用
的
Keras
函数API在这个<e
浏览 18
提问于2020-04-30
得票数 0
2
回答
如何使用Tensorflow或GBM调整罕见二元结果
的
模型
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
xgboost
、
gbm
我目前正在处理罕见
的
二元结果
的
数据,即响应向量大部分包含0,只有少数1(大约1.5% )。我有大约20个
连续
的
解释变量。我试着使用GBM,随机森林,TensorFlow和
Keras
后端来训练
模型
。无论我使用哪种方法,我都观察到了
模型
的
特殊
行为
:我
浏览 0
提问于2019-08-15
得票数 1
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