TFJS_Layers_Model和tfjs_graph_Model之间的差异
tensorflowjs converter具有输出格式 tfjs_layers_model，tfjs_graph_model 这两者有什么不同？是否有使用建议？ 推荐答案 有关这方面的信息似乎散布在下面链接的几个Repos和网站上，所以我已经做了🙂的侦察工作。 TFJS的2种格式 TensorFlow.js层模型：JSON+二进制权重文件，具有有限(Kera
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tensorflow.js相关内容
this.util.TextEncoder 不是仅在电子应用程序中的构造函数(适用于 chrome)
我正在使用 tensorflow bodypix 模型创建一个身体分割应用程序.它在浏览器中运行良好.我正在使用 webpack 来使用它的模块(见下文) import * as wasm from "@tensorflow/tfjs-backend-wasm";从“@tensorflow/tfjs-core"导入 * as tf；从“@tensorflow-models/body-pix"导入
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使用 Tensorflow.js 和 tf.Tensor 处理大数据的最佳方法是什么?
问题 我使用 tf.Tensor 和 tf.concat() 来处理大型训练数据，我发现连续使用 tf.concat() 变得很慢.将大数据从文件加载到 tf.Tensor 的最佳方法是什么? 背景 我认为这是在 Javascript 中按数组处理数据的常用方法.要实现这一点，请按以下步骤进行操作. 将数据从文件加载到数组的步骤 从文件中读取行 将行解析为 Java
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Tensorflow.js 标记器
我是机器学习和 Tensorflow 的新手，因为我不知道 Python，所以我决定使用那里的 javascript 版本(可能更像是一个包装器). 问题是我试图构建一个处理自然语言的模型.因此，第一步是对文本进行分词，以便将数据提供给模型.我做了很多研究，但他们中的大多数都使用 python 版本的 tensorflow 使用如下方法:tf.keras.preprocessing.text
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检查输入时出错:预期dense_Dense1_input 具有x 维.但是得到了形状为 y,z 的数组
总的来说，我对 Tensorflowjs 和 Tensorflow 非常陌生.我有一些数据，这是 100% 使用的容量，因此是 0 到 100 之间的数字，并且每天有 5 小时记录这些容量.所以我有一个 5 天的矩阵，包含 100% 中的 5 个百分比. 我有以下模型: const 模型 = tf.sequential();model.add(tf.layers.dense({units:
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模型没有学习
我正在尝试对来自我的网络摄像头的图像训练 Tensor-flow js 模型.基本上我正在尝试重新创建吃豆人张量流游戏.该模型没有收敛，并且在训练后几乎毫无用处.我有一种感觉，就是我准备数据的方式. 从画布中抓取图像 function takePhoto(label) {let canv = document.getElementById("canv")let cont = canv.ge
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Tensorflow.js 数据集到张量?
当 Dataset 中的基础“数据示例"存在时，是否有推荐/有效的方法将 tf.data.Dataset 转换为 Tensor代码> 是平面数组吗? 我正在使用 tf.data.csv 读取和解析 CSV，但随后想使用 Tensorflow.js Core API 将数据处理为 tf.Tensors. 解决方案 请注意，通常不推荐使用此工作流程，因为具体化主 JavaScript 内
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错误:找不到指定的模块.\\?\C:\Program Files\nodejs\tf\node_modules\@tensorflow\tfjs-node\lib\napi-v5\tf js_binding.node
导入“@tensorflow/tfjs-node"模块时出现错误.我的问题类似于 Cannot import @tensorflow/tfjs-node in nodejs 中提到的问题 TensorFlow.js 版本 - 1.7.3 平台信息:视窗 8.1蟒蛇 2.7.12npm 6.14.4节点 10.20.1 Package.json 如下:{"name": "tf","版本
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未捕获(承诺)错误:未知层
我正在关注 来自 google 的图像分类教程.在某些时候，完成了一些数据增强:RandomFlip、RandomRotation、RandomZoom. 完成训练后，我使用 tfjs.converters.save_keras_model 导出模型以在我的节点应用程序中使用.在节点启动时，我收到此错误: 未捕获(承诺)错误:未知层:RandomFlip.这可能是由于以下原因之一:该层
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如何解释 tensorflow.js 中对象检测模型的输出
我正在尝试在浏览器中运行自定义对象检测 tensorflow.js 模型.我可以使用以下命令将 tensorflow 模型转换为 tensorflow.js 模型(在 google colab 中): !tensorflowjs_converter \--input_format=tf_frozen_model \--output_node_names='detection_boxes,dete
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tfjs-examples/date-conversion-attention 中使用的注意力模型是什么?
我一直在查看 tfjs 示例并尝试了解 seq2seq 模型.在这个过程中，我偶然发现了 date-conversion-注意示例. 这是一个很好的例子，但是例子中使用了什么样的注意力机制?Readme 文件中没有信息.有人可以给我指出描述这里使用的注意力的论文吗? 链接到注意部分:https://github.comcom/tensorflow/tfjs-examples/blob/
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自定义层多输入问题(未捕获的类型错误:无法读取未定义的属性“dtype")
我正在尝试编写一个自定义层(lambda 层替换)，在没有模型的情况下推断出的层很好，包装模型运行到某个点，而不是崩溃.在崩溃之前，在层本身中打印接收到的输入是有效的.问题@github 是问题 /*******************
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如何在 tensorflow.js 中实现 get_tensor_by_name 和预测
我想使用 更快的 rcnn inception v2在 tensorflow.js 中进行对象检测.但是我在 tfjs 中找不到一些方法，例如 get_tensor_by_name 和 session run 进行预测. 在 tensorflow (python) 中，代码为以下内容: 定义输入输出节点: # detection_graph 的明确输入张量self.image_ten
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如何使用Nodejs将视频帧直接读入内存?
我想要做的是拍摄视频并将其转换为帧并将此帧传递给模型以检测每一帧中的对象但问题是提取过程花费了太多时间而我不需要帧在我的磁盘上. 解决方案 fmpeg-stream 提供流功能.所以不需要写入文件. 也可以直接使用 ffmpeg 和 spawn 一个新的子进程.它的 .stdout 属性是一个可读流.在event数据上，可以读取chunk. const fs = require("
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Tensorflow.js 加载模型返回函数 predict 未定义
当我像这样加载保存的模型时(请不要介意预测函数没有输入的事实) const tf = require('@tensorflow/tfjs');require('@tensorflow/tfjs-node');const model = tf.loadModel('file://./model-1a/model.json').then(() => {模型预测()；}); 我收到此错误: (
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加载 mobilenet v2 有效，但预训练的 mobilenet v2 失败
我使用自己的图像重新训练了 mobilenet v2 模型，并且可以使用 python 中的输出标记新图像(https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_retraining).加载文件有效，但在预测期间失败(Firefox 和 Chromium 的 concole.log): model.execute(dict) 中提供的 dict 有键:[i
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tensorflowjs 的 WASM 后端抛出“未处理的拒绝(运行时错误):索引越界"；Reactjs 中的错误
我正在尝试为 React 应用程序中的 blazeface 人脸检测模型设置 WASM 后端.尽管带有 vanillajs 的演示可以运行它几个小时而没有任何错误，但作为反应，它会抛出“未处理的拒绝(运行时错误):索引越界错误".将摄像头打开超过 3-5 分钟后. 整个应用程序因此错误而崩溃.从下面的错误日志来看，可能与 disposeData() 或 disposeTensor() 函数有
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我如何在 tensorflow.js 中定义我自己的标签
我有任何传感器的三维数据，比如 x,y,z.我正在创建这些值的 tensor，例如 tf.tensor3d([[[x1], [y1], [z1]], [[x2], [y2], [z3]], .... 等等]) .但是我只有两个不是数值的标签，例如 [standing , sating].我想为 x,y,z 的三个值的组合分配一个 label.如何使用我自己的标签在 tensorflow.js 中训
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tensorflow.js 中的自定义激活(Swish)
我正在尝试在 tensorflow.js 中实现自定义激活 (Swish) 功能.我该怎么做? 我没有找到关于自定义激活函数的任何信息，而是添加了自定义层.所以我实现了一个自定义层，在我没有分配任何激活的层之后手动添加.貌似可以，但是代码(尤其是模型定义)相当繁琐.如何直接扩展激活类以获得可以在任何层定义中调用的激活函数?激活函数在这里定义 https://github.com/TF.js
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找不到 \node_modules\@tensorflow\tfjs-node\lib\napi-v4\tfjs_binding.node
我已经尝试让 tensorflow.js 库工作好几天了. 我已经在我的电脑上安装了 Python 2.7 Visual Studio 2019 节点 12.13.0 这是我为产生错误所做的步骤: 创建空文件夹 npm init 文件夹内 npm install --save @tensorflow/tfjs-node 创建了一个 index.js 文件 添加了
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