AssertionError：尝试导出引用未跟踪资源的函数
在注意到我在培训期间不能(再)这样做后，我编写了一个单元测试来保护模型。 @pytest.mark.usefixtures("maybe_run_functions_eagerly") def test_save_model(speech_model: Tuple[TransducerBase, SpeechFeaturesConfig]): model, speech_featur
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如何使用TensorFlow 2.0处理两个笨拙的数据集？
我希望在TensorFlow 2.0中编写一个函数，然后在每次训练迭代之前打乱数据及其目标标签。 假设我有两个无用的数据集，X和Y，它们表示用于分类的数据和标签。如何同时对它们进行置乱？ 使用sklearn非常简单： from sklearn.utils import shuffle X, y = shuffle(X, y) 如何在TensorFlow 2.0中执行相同的操作？我
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未定义符号：_ZN10tensorflow8OpKernel11TraceStringEPNS_15OpKernelContextEb
我收到以下错误： /usr/bin/python3.6 /home/daya/Deep_Learning/Keras-Tuner/HiddenLayersAndHiddenNeurons.py 2020-12-22 09:42:14.472136: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Success
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将TensorFlow 1.0代码转换为TensorFlow 2.0
我有以下代码： import tensorflow as tf a = tf.constant(5) b = tf.constant(2) c = tf.constant(3) d = tf.multiply(a,b) e = tf.add(b,c) f = tf.subtract(d,e) with tf.Session() as sess: #changes should be mad
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ValueError：无法设置张量：维度不匹配。已获取%3，但输入%0应为%4
我是特遣部队和凯拉斯的新手。我已经使用以下代码对模型进行了培训和保存 from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras.optimizer_v2.rmsprop import RMSprop trai
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TF2.2：从TensorFlow_Hub加载保存的模型失败，并返回`AttributeError：'；_UserObject'；对象没有属性'；摘要'；`
系统信息： 巨蟒：3.6.9 TensorFlow：PIP提供的2.2.0 CPU包 问题： 我从tf-Hub获取https://tfhub.dev/google/imagenet/resnet_v2_50/classification/4?tf-hub-format=compressed，然后将其解压缩到新目录中。 wget https://storage.googleapis
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类型错误：在筛选深度学习模型时无法筛选弱对象(&Q；T)
当我运行时 pickle.dump(model,open('modelDL.pkl','wb')) 我得到 TypeError: can't pickle weakref objects 我创建了一个深度学习模型，我正在尝试保存该模型。型号： model = Sequential() model.add( Dense(30,activation='relu') ) mo
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在TensorFlow2中使用学习速率计划和学习速率预热
我必须使用学习速率预热，您可以使用学习速率预热开始为CIFAR-10训练VGG-19CNN，在前10000次迭代(或大约13个纪元)中从0.00001到0.1%的学习速率预热。然后对于剩余的训练，您使用学习率0.01，其中学习率衰减被用来在80和120个历元将学习率降低10倍。该模型总共需要训练144个纪元。 我使用的是Python3和TensorFlow2，其中训练数据集有50000个示例
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基于OpenCV C++的TensorFlow 2目标检测
我已经使用TensorFlow 2对象检测API训练了SSD ResNet V1模型。然后我想在C++代码中将此模型与OpenCV一起使用。 首先，经过培训，我有三个文件： 检查点 CKPT-101.数据-00000/00001 检查点-101.index 请注意，我没有.meta文件，因为它不是生成的。 然后我使用对象检测API中的exporter_main_v2.p
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使用SkLearning使用Kera数据生成器绘制混淆矩阵
SkLearning清楚地定义了如何使用其自己的分类模型绘制混淆矩阵1。 但将其与使用数据生成器的Kera模型一起使用又如何呢？让我们看一看示例代码： 首先，我们需要训练模型。 import numpy as np from keras import backend as K from keras.models import Sequential from keras.layers.core
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每10个时期保存一次模型tensorflow.keras v2
我使用的是TensorFlow v2中定义为子模块的keras。我正在使用fit_generator()方法训练我的模型。我想每10个纪元保存一次我的模型。我如何实现这一点？ 在Kera中(不作为Tf的子模)，我可以给出ModelCheckpoint(model_savepath,period=10)。但在TFv2中，他们将其更改为ModelCheckpoint(model_savepath
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TF2.0：转换模型：还原保存的模型时出错：检查点(根)中的未解析对象。Optimizer.iter：属性
我正在尝试恢复检查点并预测不同的句子NMT Attention Model。在恢复检查点和预测时，我收到了胡言乱语的结果，并显示以下警告： Unresolved object in checkpoint (root).optimizer.iter: attributes { name: "VARIABLE_VALUE" full_name: "Adam/iter" chec
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TensorFlow Lite，图像大小为零错误
实际上，我的问题很简单。我想在TensorFlow Lite模型中使用我自己的数据。因此，我编写了以下代码行： root_path = r"C:Users90531Desktopdataset" image_path = os.path.join(os.path.dirname(root_path), '1602854451425') data = DataLoader.from_fol
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如何在TensorFlow中使用相同的权重进行初始化？
我正在使用TensorFlow构建CNN模型，我想知道是否可以以某种方式设置权重初始化的种子，以便能够在任何地方都拥有相同的种子，以便可以在我的模型的不同体系结构之间进行比较。在堆栈溢出问题上找到了类似Tensorflow weight initialization的答案，但对我没有真正的帮助，因此我们将感谢您的帮助。提前感谢！ 推荐答案 您可以根据需要在所有层设置kernel_ini
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在TensorFlow 2.4中使用SAMPLED_Softmax时，无法将符号KERA输入/输出转换为Numpy数组TypeError
我正在尝试使用带有KERAS的TF2.4和tf.nn.sampled_softmax_loses来训练单词嵌入分类器。但是，当调用模型的FIT方法时，"；无法将符号Kera输入/输出转换为数字数组&Quot；TypeError。请帮助我修复错误或使用其他方法进行候选人抽样。 import tensorflow as tf import numpy as np TextVecto
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在 TensorFlow 2.0 中，如何查看数据集中的元素数量?
当我加载数据集时，我想知道是否有任何快速方法可以找到该数据集中的样本数或批次数.我知道如果我使用 with_info=True 加载数据集，我可以看到例如 total_num_examples=6000, 但如果我拆分数据集，则此信息不可用. 目前，我统计样本数如下，但想知道是否有更好的解决方案: train_subsplit_1, train_subsplit_2, train_subs
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当 conda 尚不支持时，如何在 Windows 上安装最新的 Tensorflow(此处:2.2)?
我在 Windows 8.1 上有 conda 4.8.3 和 Python 3.7.4. 我在 conda 环境中安装了 tf 2.0.0.如何升级到 2.2.x? 或者，我如何在 conda 环境中安装 2.2.x? 编辑 1:pip install --upgrade tensorflow 说:要求已经是最新的:d:\anaconda3\envs\tf2\lib\site-
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函数调用堆栈:keras_scratch_graph 错误
我正在重新实施一个 text2speech 项目.我在解码器部分面临函数调用堆栈:keras_scratch_graph 错误.网络架构来自 Deep Voice 3 论文. 我在 Google Colab 上使用来自 TF 2.0 的 keras.下面是解码器 Keras 模型的代码. y1 = tf.ones(shape = (16, 203, 320))def解码器(名称=“解码器"
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如何获得可重现的结果(Keras、Tensorflow):
为了使结果可重现，我已将 20 多篇文章添加到我的脚本中，并将最多的功能添加到我的脚本中……但失败了. 在官方消息中，I red 有 2 种种子 - 全局种子和可操作种子.可能是，解决我的问题的关键是设置操作种子，但我不知道在哪里应用它. 请您帮我用 tensorflow(版本 > 2.0)实现可重现的结果吗?非常感谢. from keras.models import Sequen
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在 Eager 模式下访问 Tensor-flow 2.0 中中间层的输出
我在 Tensor-flow 2.0 上构建了 CNN.我需要访问中间层的输出.我正在研究其他类似的 stackoverflow 问题，但都有涉及 Keras 顺序模型的解决方案. 我曾尝试使用 model.layers[index].output 但我得到 层 conv2d 没有入站节点. 我可以在这里发布我的代码(超长)，但我相信即使没有，也有人可以指点我如何在 Eager 模式
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