tensorflow2.0相关内容

在 tensorflow2.3 中加载模型失败有什么解决方案吗?

我尝试使用 tf.keras.models.load_model 在 tensorflow 2.3 中加载保存的模型.但是，我遇到了同样的错误https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/41535 这似乎是一个重要的功能.但是这个问题仍然没有解决.有谁知道是否有其他方法可以实现相同的结果? 解决方案 我找到了一种在 tensorfl ..
发布时间：2021-09-05 20:05:53 其他开发

在多特征 TensorFlow 数据集中引用和标记单个特征列

我正在尝试标记 TensorFlow 数据集中的单个列.如果只有一个特征列，我一直在使用的方法效果很好，例如: text = ["我玩了一会儿，但还好.蒸汽有点麻烦.""他们将这些游戏转移得越多，我就越难熬.""激活和玩游戏.但尽管如此，这很有趣，我“"喜欢.现在很期待《纪元2205》我真的很想"“玩我去月球的路."，“这个游戏有点难上手，但是当你上手的时候它很棒."]目标 = [0, 1]df ..
发布时间：2021-09-05 20:05:41 Python

在 Tensorflow 2.x 中重新训练冻结图

我根据 这个精彩的细节主题.基本上，描述了该方法: 加载冻结模型 用可变节点替换常量冻结节点. 新替换的变量节点将被重定向到冻结节点的相应输出. 通过检查 tf.compat.v1.trainable_variables，这在 tensorflow 1.x 中有效.但是，在 tensorflow 2.x 中，它不能再工作了. 以下是代码片段: 1/加载冻结模型 fro ..
发布时间：2021-09-05 20:04:43 其他开发

找不到满足 tensorflow==1.15 要求的版本，即使我认为我遇到了他们?

我正在学习教程，为此我使用了 pip install tensorflow.现在我意识到这些年来事情发生了变化并且事情的命名有所不同，因为我收到错误 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'gfile' 我听说这是因为事情曾经是不同的在张量流 1.x 中.现在我想尝试使用 pip install tensorflow==1.15 ..
发布时间：2021-09-05 20:04:01 Python

Tensorflow @tf.function - 无法在 Tensorflow 图形函数中获取会话

我正在尝试将 @tf.function 指令与 Keras 函数式 API 结合使用，以在简单神经网络的训练步骤中创建 TF 图.我正在使用随 Python 3.7 安装的 Tensorflow v 2.1.0.但是，我获得了标题中的运行时错误，如果您有任何提示可以了解其原因，我将不胜感激. 代码如下. 将 tensorflow 导入为 tf将 numpy 导入为 np# 导入 CIFA ..
发布时间：2021-09-05 20:03:00 其他开发

实现多类骰子损失函数

我正在使用 UNet 进行多类分割.我对模型的输入是 HxWxC 而我的输出是， outputs = layers.Conv2D(n_classes, (1, 1), activation='sigmoid')(decoder0) 使用 SparseCategoricalCrossentropy 我可以很好地训练网络.现在我还想尝试将骰子系数作为损失函数.实现如下， def dice_los ..
发布时间：2021-09-05 20:00:59 Python

将自定义层创建为单个神经元的堆栈 TensorFlow

因此，我尝试在 TensorFlow 2.4.1 中创建一个自定义层，使用我定义的神经元函数. # 注意:这不是我想要使用的实际神经元，# 这只是一个简单的例子.定义神经元(x，W，b):返回 W @ x + b W 和 b 的形状是 (1, x.shape[0]) 和 (1, 1) 分别.这意味着这就像密集层中的单个神经元.因此，我想通过堆叠任意数量的这些单个神经元来创建一个密集层. ..
发布时间：2021-09-05 20:00:35 Python

tf.GradientTape 为梯度返回 None

我正在使用 tf.GradientTape().gradient() 来计算 代表点，其中可用于计算“影响"给定测试示例上的给定训练示例.给定测试示例 x_t 和训练示例 x_i 的表示点计算为其特征表示的点积，f_t 和 f_i，乘以权重alpha_i. 注意:这种方法的细节对于理解问题不是必需的，因为主要问题是让梯度胶带起作用.话虽如此，我已经为感兴趣的任何人提供了以下一些细节的屏幕截图 ..
发布时间：2021-09-05 20:00:03 其他开发

使用 tensorflow 训练时传递 `training=true`

TensorFlow 的官方教程说我们应该在训练期间传递 base_model(trainin=False) 以使 BN 层不更新均值和方差.我的问题是:为什么?为什么我们不需要更新均值和方差，我的意思是 BN 有 imagenet 的均值和方差，为什么使用 imagenet 的均值和方差而不是在新数据上更新它们是有用的?即使在微调期间，在这种情况下，整个模型都会更新权重，但 BN 层仍将具有 i ..
发布时间：2021-09-05 19:59:50 Python

Tensorflow2 对象检测计数 API 教程

我绞尽脑汁使用网络摄像头教程自定义 TensorFlow 对象检测，以计算从每个分类中检测到的对象数量.我使用efficientdet_d0_coco17_tpu-32 模型训练了我的自定义检测模型.我也在使用“detect_from_webcam.py"教程脚本.我能够使检测工作并在屏幕上显示分类.现在我想显示检测到的每个分类的数量. 我查看并尝试了 TensorFlow 对象计数 API ..
发布时间：2021-09-05 19:59:48 Python

循环 tf.data.Dataset 非常慢

我想知道为什么对 tf.data.Dataset 样本的 for 循环比在相应的 numpy 数组上循环慢得多. 将 numpy 导入为 np将张量流导入为 tf导入时间a = np.ones(100000, dtype=np.float32)start_time = time.time()对于 a 中的 x:经过打印(时间.时间() - 开始时间)start_time = time.time( ..
发布时间：2021-09-05 19:59:27 Python

如何避免在 Tensorflow 2 中为 CTC 损失模型定义目标张量?

我正在尝试在 Tensorflow 2 中使用 tf.distribute.MirroredStrategy() 在具有 CTC 损失的模型上进行多 GPU 训练. 问题是模型需要定义 target_tensors 才能编译.这可能是什么原因?是否有一些解决方法并在不定义 target_tensors 的情况下编译模型? 如果我没有通过目标，我会得到以下结果: TypeError:传 ..
发布时间：2021-09-05 19:58:57 Python

创建层时处理符号张量的无维数

我想实现我自己的 Max Unpooling 层，如 此处.为此，我需要 tf.nn.max_pool_with_argmax.我使用任何模型之外的层成功地应用了它，但是当我想将它添加到模型中时(因此，TensorFlow 使用符号/静态张量，我得到了错误.我尝试了很多实现，我总结出 2 个选项: 选项 1:我的最爱.为构造函数提供预期的输出形状(没有批量大小，这意味着在 2D 示例中将是 ..
发布时间：2021-09-05 19:58:31 Python