如何用特定的权重初始化模型?
我正在使用示例“stateful_clients"；在张量流联合示例中.我想使用我的预训练模型权重来初始化模型.我使用函数 model.load_weights(init_weight).但它似乎不起作用.第一轮的验证准确率仍然很低.我该如何解决问题? def tff_model_fn():“"“构建用于联合平均的完全初始化的模型."“"keras_model = get_five_layers
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我正在使用 TF 2.2，我正在尝试使用 tf.data 创建管道. 以下工作正常: def load_image(filePath, label):print('加载文件:{}' + filePath)raw_bytes = tf.io.read_file(filePath)图像 = tf.io.decode_image(raw_bytes, expand_animations = Fa
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具有非常大的 HDF5 文件的 Tensorflow-IO 数据集输入管道
我有非常大的培训 (30Gb) 文件. 由于所有数据都不适合我的可用内存，我想批量读取数据. 我看到有 实现了一种方式 使用 tfio.IODataset.from_hdf5() 函数以这种方式将 HDF5 读入 Tensorflow然后，由于 tf.keras.model.fit() 将 tf.data.Dataset 作为包含样本和目标的输入，我需要将 X 和 Y 压缩在一起然后使用 .
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Tensorboard 检查点:访问被拒绝.;输入/输出错误
我正在尝试通过以下方式在 Jupyter anaconda 中创建张量板.write_images = True 时发生错误，否则，此代码工作正常.发生这种情况的任何原因? log_dir="logs\\fit\\" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S")tensorboard_callback = tf.keras.callbac
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TensorFlow 2.0:保存并加载包含 LSTM 层的模型，但加载失败并显示 ValueError
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Tensorflow 2.0 list_physical_devices 未检测到我的 GPU
我最近在我的计算机上安装了 tensorflow 2.0，但是当我尝试在我的 GPU 上运行它时，Jupyter 或 Vitual Studio 上的函数 tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')返回一个空数组.你知道为什么吗? 我的设置: 电脑:微星 处理器:Intel(R) Core(TM) i7-8750H CP
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对不起，我的幼稚问题，但我正在尝试保存我的 keras 模型 ()，其中我使用 TFBertModel() 函数作为隐藏层.为此，我使用了 tf.keras 包提供的 save() 函数. 但是我收到了这个错误: --------------------------------------------------------------------------NotImplementedE
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TensorFlow 2.0:如何更新张量?
在 TensorFlow 1.x 中，要更新张量，我会使用 tf.scatter_update，仅更新张量的相关部分. 我们如何在 TF 2.0 中做同样的事情? 解决方案 您可以使用 tf.tensor_scatter_nd_update(): 将tensorflow导入为tf将 numpy 导入为 np张量 = tf.convert_to_tensor(np.ones((2,
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SavedModel - TFLite - SignatureDef - TensorInfo - 获取中间层输出
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损失函数从 Keras 中的 .fit() 方法触发多少次
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为什么在测试模式期间在 tf.keras.layers.Dropout 中设置 training=True 会导致较低的训练损失值和较高的预测精度?
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对张量流损失类(categorical_crossentropy)进行子分类以创建加权损失函数时意外的关键字参数“sample_weight"
努力使子分类损失函数在 Tensorflow (2.2.0) 中工作.最初尝试过此代码(我知道它对其他人有用 - 请参阅 https://github.com/keras-team/keras/issues/2115#issuecomment-530762739): import tensorflow.keras.backend 为 K从 tensorflow.keras.losses 导入 C
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AttributeError: 该层从未被调用过，因此没有定义的输入形状
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完成 GeneratorDataset 迭代器时出错:已取消:操作已取消
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将 tf.Dataset 拆分为测试和验证子集的规范方法是什么?
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我正在使用 Tensorflow 2.0 并面临以下情况: @tf.functiondef my_fn(items):.... #做东西返回 如果 items 是张量的字典，例如: item1 = tf.zeros([1, 1])item2 = tf.zeros(1)items = {"item1": item1, "item2": item2} 有没有办法使用 tf.function 的
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