tensorflow相关内容

具有特定TensorFlow和Numpy版本的Conda环境

我需要为TensorFlow设置一个Conda环境。我通过环境.yml文件执行此操作。我必须指定我的TensorFlow版本(最新的2.5.0),因为否则Conda将安装TF1.14。但因为TensorFlow似乎不能与最新的NumPy版本正常工作,所以我想使用NumPy 1.19或更早的版本。使用以下环境.yml Conda无法解决环境,它显示Found conflicts! Looking f ..
发布时间:2022-08-28 23:01:14 Python

TensorFlow:获取相对于输入的RNN隐藏状态梯度

我的模型由嵌入层和SimpleRNN层组成。我已经用model.predict获得了所有步骤的隐藏状态,并将它们与这些步骤进行了对比。我发现隐藏的状态收敛到零,但我不确定我是否能从中推断出什么。因此,绘制它们相对于模型输入的梯度可能会为我提供一些进一步的见解。我需要一些帮助来获取这些渐变。 我的型号: batch_size = 9600 # batch size can take ..
发布时间:2022-08-23 13:43:43 Python

将维度为(3,50)的嵌入层连接到LSTM

维度为(3,50)的嵌入层如何接入LSTM? 数组(3,50)被馈送到输入 ,其中存储有三个长度为50的数组的时间步长 我尝试在重塑之前连接它,但它也不起作用。嵌入增加了维度,而LSTM不需要额外的维度。您必须将张量转换为Tf并手动处理张量,这很可怕。 layer_i_inp = Input(shape = (3,50), name = 'item') layer_i_emb ..
发布时间:2022-08-23 13:34:45 Python

线性代数在TensorFlow中粗糙张量的应用

我正在使用TensorFlow v2.7.0,并尝试使用粗糙张量创建一个ML模型。 问题是tf.linalg.diag、tf.matmul和tf.linalg.det不能使用粗糙张量。 我已经找到了一种变通方法,将参差不齐的张量转换为NumPy,并将其转换回参差不齐的张量,但在全局模型中应用该层时不起作用。 以下代码工作正常 数据-lang=“js”数据-隐藏=“假”数据-控制台=“ ..
发布时间:2022-08-09 10:58:51 Python

从张量阵列到张量阵列

给定具有固定大小的Tensor数组和具有统一形状的条目,我想转到包含相同值的张量,只需将Tensor数组的索引维度作为正则轴。 TensorArray有一个名为&Gathere&的方法,据称应该这样做。事实上,下面的示例是可行的: array = tf.TensorArray(tf.int32, size=3) array.write(0, 10) array.write(1, 20) ..
发布时间:2022-08-09 10:38:01 Python

TfLite LSTM模型

我没有找到任何要使用的经过预先培训的LSTM模型。 TfLite是否提供了任何经过预先培训的LSTM模型? 我试图创建tflite模型,但在转换时遇到了问题?你能提供准确的脚本来创建tfLite模型吗? TfLite有没有用最新版本创建tfLite LSTM模型的脚本? 这是我创建tfLite模型的脚本。但它不起作用。 import numpy as np import tensorflow ..
发布时间:2022-08-07 16:12:11 Python

Tf.keras.utils.get_file()可以用来加载本地压缩文件吗?

我有一个包含4个图像文件夹的压缩文件。我在Google Colab上遵循的教程使用了类似的Zip文件,但该文件是在线托管的,链接是作为origin参数的值给出的,这是必需的。我将我的Zip文件上传到Google Drive,并可以在Colab中访问它。是否可以使用GET_FILE()加载本地文件? 推荐答案 我最近也遇到了这个问题。在找不到答案后,我不得不戴上旧的思考帽子,解决了它。 ..
发布时间:2022-08-06 19:38:30 其他开发

如何使用tf.saveModel加载模型并调用预测函数[TensorFlow 2.0 API]

我对TensorFlow,尤其是2.0非常陌生,因为关于该API的示例还不够多,但它似乎比1.x方便得多 到目前为止,我成功地使用tf.stistiator API训练了一个线性模型,然后使用tf.stistiator.exporter成功地保存了它。 之后,我想使用tf.saveModel API加载此模型,我认为我成功地完成了该操作,但我在过程中有一些疑问,因此下面快速查看一下我的代码: ..
发布时间:2022-08-05 09:40:30 其他开发

使用TRAIN_TEST_SPLIT拆分数据时的精度与之后加载CSV文件时的精度不同

我已经构建了一个模型来预测客户是企业客户还是私人客户。在对模型进行训练后,我预测了我没有用于训练的1000个数据集的类别。此预测将保存在CSV文件中。 现在我有两种不同的行为: 在程序中拆分样本数据 当我使用train, sample = train_test_split(train, test_size=1000, random_state=seed)创建样本时,预测在训练期间获得相 ..

尝试使用未初始化值InceptionV3/MIXED_6d/BRANCH_3/Conv2d_0b_1x

我修改了先启V3网络(删除了一些层模块),创建了6个类训练数据,每个类1个图像。当我执行培训时,我收到错误 tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: 尝试使用未初始化值 InceptionV3/Mixed_6d/Branch_3/Conv2d_0b_1x1/weights[[节点: InceptionV3 ..