TensorFlow：回调方法`ON_TRAIN_BATCH_END`比批量时间慢
我正在尝试使用RandomSearch创建CNN模型，但速度非常慢，并弹出此错误tensorflow:Callback method on_train_batch_end is slow compared to the batch time 我在Google CoLab中运行我的代码，并在GPU上设置了硬件加速 这是我的代码 def model_builder(hp): model=
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为什么我在Kera vs Random Forest或KNN上得到了不好的结果？
我正在使用keras学习深度学习，并尝试将结果(准确性)与机器学习算法(sklearn)(即random forest，k_neighbors)进行比较 似乎使用keras我得到的结果最差。 我正在处理简单的分类问题：iris dataset 我的keras代码看起来是： samples = datasets.load_iris() X = samples.data y = sampl
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BIntry 502在Android存储库颤动TensorFlow-Lite中的问题
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为什么在 Mac 上加载 tensorflow 会导致“进程以退出代码 132 完成(被信号 4:SIGILL 中断)"?
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找不到满足要求 tensorflow 的版本
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将 CSV 文件转换为 TF 记录
我已经运行我的脚本超过 5 个小时了.我有 258 个 CSV 文件要转换为 TF 记录.我编写了以下脚本，正如我所说，我已经运行了 5 个多小时: 导入参数解析导入操作系统导入系统导入标准化数据将张量流导入为 tf标志 = 无PATH = '/home/darth/GitHub Projects/gru_svm/dataset/train'def _int64_feature(值):返回 tf
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TensorFlow Dataset 的函数 cache() 和 prefetch() 有什么作用?
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在 TensorFlow 2.0 中，如何查看数据集中的元素数量?
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使用 tensorflow_datasets API 访问已下载的数据集
我正在尝试使用最近发布的 tensorflow_dataset API 在开放图像数据集上训练 Keras 模型.数据集大小约为 570 GB.我用以下代码下载了数据: 将 tensorflow_datasets 导入为 tfds将张量流导入为 tfopen_images_dataset = tfds.image.OpenImagesV4()open_images_dataset.downloa
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具有渴望模式的 TF.data.dataset.map(map_func)
我正在使用启用了 Eager 模式的 TF 1.8. 我无法在 mapfunc 中打印示例.当我从 mapfunc 中运行 tf.executing_eagerly() 时，我得到“False" 导入操作系统将张量流导入为 tftf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)tfe = tf.contrib.eagertf.enable_eager_ex
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Tensorflow 模型正确拟合格式数据——TypeError:无法将符号 Keras 输入/输出转换为 numpy 数组
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TensorFlow dataset.shuffle() 与 repeat() 和 batch() 一起使用时的行为
这究竟会做什么? dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2])dataset.shuffle(buffer_size=5).repeat().batch(3) 我注意到了几个相关的问题，但没有一个能准确回答我的问题.我对 shuffle(buffer_size) 正在做什么感到困惑.我知道它将
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如何在训练和推理中使用 tf.Dataset 设计?
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如何将 Tensorflow 数据集 API 与训练和验证集一起使用
手头的简单任务:运行 N 个 epoch 的训练，在每个 epoch 之后计算准确的验证准确度.时期大小可以等于完整的训练集或一些预定义的迭代次数.在验证期间，每个验证集输入都必须被评估一次. 将 one_shot_iterators、可初始化的迭代器和/或该任务的句柄混合在一起的最佳方法是什么? 这是我认为它应该如何工作的脚手架: def build_training_datase
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使用 tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory() 时如何在预测期间获取文件名?
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为 TFliteconverter 创建代表性数据集的正确方法是什么?
我试图用 INT8 权重和激活来推断 tinyYOLO-V2.我可以使用 TFliteConverter 将权重转换为 INT8.对于 INT8 激活，我必须给出代表性数据集来估计比例因子.我创建此类数据集的方法似乎是错误的. 正确的程序是什么? def rep_data_gen():一个 = []对于我在范围内(160):inst = anns[i]文件名 = inst['文件名']im
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