如何保存包含所有权重的TensorFlow 2目标检测模型？
我正在使用PYTHON中的TensorFlow 2API进行对象检测。到目前为止，这个方法运行得很好。然而，如果我想保存模型，我使用的是exporter_main_v2.py，它导出一个图形(.pb)和一个检查点(checkpoint，ckpt-0.data，ckpt-0.index))。图表不不包括任何权重，我必须始终使用检查点来处理保存的模型。 是否有办法将所有权重保存到Protobuf(.p
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在TensorFlow 2.0中的自定义损失和渐变代码中获得全部无渐变
我正试图在TensorFlow 2.0中编写一个相当糟糕的基本损失函数。总而言之，我有5门课，我想不对其中任何一门课进行分组，使用一个热编码进行训练。我想让我的模型用5个类中的每一个值来预测每一个输入。然后，我想试着得到两个最高值，如果它们是3或4，我想把它归类为“好”，如果不是“坏”。最后，我希望我的损失是1-精度，在以下情况下，我所说的精度具有真正的积极作用： 1.模型猜中3，真实类猜中3 2
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CTC丢失错误：找不到有效路径？Tf.keras中的OCR困难
全部。我正在尝试在这里获得CTC丢失功能，但它工作不是很好。我一直收到这个错误： 2020-11-04 07:28:53.647946: W ./tensorflow/core/util/ctc/ctc_loss_calculator.h:499] No valid path found. 2020-11-04 07:28:53.647977: W ./tensorflow/core/uti
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如何解决在TensorFlow服务中为USE4模型提供服务时表未初始化的问题？
因此，我使用以下链接准备了一个包含USE4的Keras模型： https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/4 使用TensorFlow 2.3，我将其添加到我的模型中并保存该模型 tf.saved_model.save( model, export_dir= '/directory/model/1', ) 在d
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使用tf.函数时缺少渐变
我发现，如果我想在TensorFlow 2中使用tf.gradients而不是渐变带，可以通过将代码包装在tf.function修饰函数中来实现。但不知何故，我不能以这种方式计算变量的梯度： import tensorflow as tf a = tf.Variable(initial_value=1.0, dtype=tf.float32) b = 0.01 * a @tf.functi
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基于脸部权重建立TensorFlow模型的问题
我需要使用来自HuggingFace和TensorFlow的预先训练好的BERT模型('dbmdz/bert-base-italian-xxl-cased')(位于this链接)。 在网站上看到这篇文章后 目前只有与PyTorch-Transformers兼容的权重可用。如果您需要访问TensorFlow检查点，请提出问题！ 我提出了这个问题，很快就给了我一个指向包含以下文件的档案的
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TensorFlow 2.0中`Tensor`(相对于`EagerTensor`)的效用是什么？
在TensorFlow 2.0中，我们看到的主要张量实际上是EagerTensors(更准确地说是tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor)： x = [[2.]] m = tf.matmul(x, x) type(m) # returns tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor 但是，在某些情
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如何从张量获得Kera模型的活化值？
我正在尝试从层中的节点访问激活值。 l0_out = model.layers[0].output print(l0_out) print(type(l0_out)) Tensor("fc1_1/Relu:0", shape=(None, 10), dtype=float32) 我尝
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如何通过Tensorflow 2.x中的子类tf.keras.losse.Loss类自定义损耗
当我在TensorFlow的网站上阅读guides时，我发现了两种自定义损失的方法。第一种是定义损失函数，就像： def basic_loss_function(y_true, y_pred): return tf.math.reduce_mean(tf.abs(y_true - y_pred)) 为了简单起见，我们假设批大小也是1，因此y_true和y_pred的形状都是(1，
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LSTM-在一段时间后预测相同的常量值
我有一个变量，我想要预测到未来30年。遗憾的是，我没有太多样品。 df = pd.DataFrame({'FISCAL_YEAR': [1979,1980,1981,1982,1983, 1984, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1
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变长序列的训练和预测
散布在我的站点上的传感器(相同类型)以不定期的间隔手动向我的后端报告。在报告之间，传感器聚合事件并将其作为批报告。 以下数据集是批量收集的序列事件数据的集合。例如，传感器1报告了2次。在第一批2个事件和第二批3个事件上，而传感器2报告了1次3个事件。 我要将此数据用作我的列车数据X ensors_id Batch_id 时间戳 Feature_1 Feature_n 1 1 202
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在KERAS FIT_GENERATOR中将Shuffle设置为True时精度降低
我使用的数据非常不平衡。 我正在使用VGG16训练图像分类器。我冻结了VGG16中的所有层，接受最后两个完全连接的层。 BATCH_SIZE = 128 EPOCHS = 80 当我设置Shuffle=False时，每个类的查准率和召回率都非常高(介于.80-.90之间)但当我设置Shuffle=True时，每个类的查准率和召回率下降到0.10-0.20。我不确定发生了什么。请帮
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如何根据标签有选择地增加数据子集？
我正在开发一个回归神经网络，它使用Kera 1.2.1、TensorFlow后端和用于动态图像增强的生成器。 我希望根据与每个图像相关联的标签来增加我的随机数据集。 例如，在每个时期，我只想包括被标记为0.00的图像的25%。 另一方面，如果图像标记为-.20，我想将其旋转/翻转/完全旋转某个随机量。 问题是，我如何才能有选择地根据图像数据的标签来增加图像数据？ 这可能吗？ 推
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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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Tf.Distribute.Strategy：类型错误：无法将<；类'；tensorflow.python.distribute.values.PerReplica'；>；的对象转换为张量
根据TensorFlow网站https://github.com/tensorflow/docs/blob/r1.15/site/en/guide/distribute_strategy.ipynb上的示例判断，似乎没有关于如何使您的代码适应使用分发策略的资源。我的原始代码包括操作张量，例如tf.expand_dims(x, axis=1)。然而，当使用分发策略时，我得到了上述错误，因为expan
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如何在TensorFlow Kera中归一化我的图像数据
如前所述，我正在尝试在训练我的模型之前标准化我的数据集。我之前使用tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator来做这件事。 train_data = tf.cast(train_data, tf.float32) train_gen = ImageDataGenerator( featu
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服务器重置后A100上的CUDA_ERROR_NOT_INITIALIZED
我在一台配备A100图形处理器的服务器上运行。在服务器重置后尝试运行TensorFlow代码时，TensorFlow无法识别GPU。运行tf.config.list_physical_devices('GPU')生成CUDA_ERROR_NOT_INITIALIZED： 2021-09-09 07:41:42.956917: I tensorflow/stream_executor/plat
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无法加载库cudnn_ops_info64_8.dll。错误代码126请确保您的库路径中有cudnn_ops_INFER64_8.dll
无法加载库cudnn_ops_info64_8.dll。错误代码126请确保cudnn_ops_info64_8.dll位于库路径中。 我试着在网上搜索，但几个小时过去了，我什么也找不到。我真的很感激任何人分享他的想法。我正在尝试运行ai-Benchmark库，该库针对流行的数据集对GPU的性能进行内部测试。(见图) 推荐答案 您应该已经下载了CUDA压缩文件。转到该文件，将其解压缩，
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TensorFlow-GPU无法与BLAS GEMM一起工作启动失败
我安装了TensorFlow-GPU，以便在我的GPU上运行TensorFlow代码。但我不能让它跑起来。它不断地给出上述错误。以下是我的示例代码，后跟错误堆栈跟踪： import tensorflow as tf import numpy as np def check(W,X): return tf.matmul(W,X) def main(): W = tf.Va
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ValueError：无法将大小为40000的数组重塑为形状(1，32，32，3)
ValueError：无法将大小为40000的数组重塑为形状(1，32，32，3) 我正在尝试使用Trafficsign数据集构建一个接口，但是我尝试通过nn的输入图像不是正确的输入形状(1、32、32、3)。请帮帮我，我已经试了很久了 import pandas as pd from tensorflow.keras.models import Sequential from tenso
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