MIXED tf.keras.MIXED_PRECISION是否适用于推理？
我不确定我是否理解了TensorFlow Kerasmixed precision的概念。我的目标是运行浮点16精度的tf.keras模型，以提高推理速度。这能以混合精度完成吗？ 我正在培训我的模型之前设置此策略： from tensorflow.keras.mixed_precision import experimental as mixed_precision policy =
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未加载包含Keras和TensorFlow_addons层的TensorFlow模型
我已经从TensorFlow_addons训练了一个带有Keras层和Weight_Normalization层的模型。这是我训练并保存为TensorFlow文件格式的模型： import tensorflow as tf import tensorflow.keras as tk import tensorflow_addons as tfa model = tf.keras.Seque
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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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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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未知错误：无法获取卷积算法
完全错误： 未知错误：无法获取卷积算法。这可能是 因为cuDNN初始化失败，所以请尝试查看是否有警告 上面打印了日志消息。[OP：Conv2D] 软件包安装命令： conda install -c anaconda keras-gpu 它已安装： 张力板2.0.0 pyhb38c66f_1 TensorFlow 2.0.0 GPU_py37h57d29ca_0 Te
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tf.keras 损失变为 NaN
我正在 tf.keras 中编写一个 3 层的神经网络.我的数据集是 MNIST 数据集.我减少了数据集中的示例数量，因此运行时间较低.这是我的代码: 将 tensorflow 导入为 tf从 tensorflow.keras 导入层将 numpy 导入为 np将熊猫导入为 pd!git 克隆 https://github.com/DanorRon/data%cd 数据!ls批量大小 = 32
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警告:tensorflow:`write_grads` 在 TensorFlow 2.0 中将被忽略`TensorBoard` 回调
我正在使用以下代码行使用张量板可视化 ANN 模型的梯度 tensorboard_callback = tf.compat.v1.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph', histogram_freq=1, write_graph = True, write_grads = True, write_images = False)tensorb
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Tensorflow 2.1.0 - 函数构建代码之外的操作正在传递一个“图形"张量
我正在尝试实施最近的一篇论文.此实现的一部分涉及从 tf 1.14 迁移到 tf 2.1.0.该代码适用于 tf 1.14，但不再有效. 注意:如果我禁用急切执行 tf.compat.v1.disable_eager_execution() 那么代码会按预期工作. 这是解决方案吗?我之前在 TF 2.x 中制作了大量模型，并且从未禁用过 Eager Execution 来实现正常功能.
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如何使用 learning_phase 在 TF 2.3 Eager 中获得中间输出?
以下示例适用于 2.2；K.function 在 2.3 中发生了显着变化，现在在 Eager 执行中构建一个 Model，所以我们正在传递 Model(inputs=[learning_phase,...]). 我确实有一个解决方法，但它很黑，而且比 K.function 复杂得多；如果没有人可以展示一个简单的方法，我会发布我的. from tensorflow.keras.layers
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我应该使用独立的 Keras 库还是 tf.keras?
随着 Keras 成为 TensorFlow 的 API，有很多旧版本的 Keras 代码，例如 https://github.com/keiserlab/keras-neural-graph-fingerprint/blob/master/examples.py from keras 导入模型 使用当前版本的 TensorFlow，我们是否需要将每个 Keras 代码更改为? from
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ValueError:期望 x 为非空数组或数据集(Collab 上的 Tensor Flow lite 模型制造商)
我正在关注 this 使用 TensorFlow lite Model Maker 创建自定义模型的教程在协作中. 导入路径库path = pathlib.Path('/content/employee_pics')count = len(list(path.glob('*/*.jpg')))数数数据 = ImageClassifierDataLoader.from_folder(path)tr
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无法在 PyCharm 2019.2 中导入 Keras(来自 TensorFlow 2.0)
我刚刚在 PyCharm 中安装了稳定版 TensorFlow 2.0(2019 年 10 月 1 日发布). 问题是keras包不可用. 实际错误是: "无法从 tensorflow 导入名称 'keras'" 我已经通过pip install tensorflow==2.0.0安装了CPU版本，然后通过pip卸载了CPU版本并安装了GPU版本安装tensorflow-g
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不支持 TensorFlow 2.0 的 Keras.我们建议使用 `tf.keras`，或者降级到 TensorFlow 1.14
关于(Keras 不支持 TensorFlow 2.0.我们建议使用 tf.keras，或者降级到 TensorFlow 1.14.)任何建议，我遇到了错误. 谢谢 导入keras#用于逐层构建神经网络从 keras.models 导入顺序#将权重随机初始化为接近0的小数(但不是0)从 keras.layers 导入密集分类器=tf.keras.Sequential()分类器.添加(密集(
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使用子类模型时，model.summary() 无法打印输出形状
这是两种创建keras模型的方法，但是两种方法的汇总结果的输出形状是不同的.显然，前者打印的信息更多，更容易检查网络的正确性. 将tensorflow导入为tf从 tensorflow.keras 导入输入、层、模型类子类(模型):def __init__(self):超(子类，自我).__init__()self.conv = layers.Conv2D(28, 3, strides=1)定义
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"用户警告:无法检索输入.这可能是因为一名工人已经死亡.我们没有关于丢失样本的任何信息."
在训练模型时，我收到此警告“用户警告:无法检索输入.这可能是因为工人已经死亡.我们没有关于丢失样本的任何信息.)"，显示此警告后，模型启动训练.这个警告是什么意思?是否会影响我的训练而我需要担心? 解决方案 这只是一个用户警告，当您在训练期间尝试获取输入、目标时通常会抛出该警告.这是因为为队列机制设置了超时，该机制将在 data_utils.py 中指定. 有关更多详细信息，您可以参
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ValueError:没有为任何变量提供梯度 - Tensorflow 2.0/Keras
我正在尝试使用 Keras 实现一个简单的序列到序列模型.但是，我一直看到以下 ValueError: ValueError: 没有为任何变量提供梯度:['simple_model/time_distributed/kernel:0', 'simple_model/time_distributed/bias:0', 'simple_model/embedding/embeddings:0', '
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from_logits=True 和 from_logits=False 为 UNet 的 tf.losses.CategoricalCrossentropy 获得不同的训练结果
我正在使用 unet 进行图像语义分割工作，如果我像这样为最后一层设置 Softmax Activation: ...conv9 = Conv2D(n_classes, (3,3), padding = 'same')(conv9)conv10 =(激活('softmax'))(conv9)模型 = 模型(输入，conv10)回报模式... 然后使用 loss = tf.keras.losse
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keras 和 tf.keras 有什么区别?
我正在学习 TensorFlow 和 Keras.我想试试 https://www.amazon.com/Deep-Learning-Python-Francois-Chollet/dp/1617294438/，而且好像是用Keras写的. 将代码转换为 tf.keras 是否相当简单? 我对代码的可移植性更感兴趣，而不是两者之间的真正区别. 解决方案 在这一点上，tensor
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在创建 VAE 模型期间抛出异常“你应该实现一个 `call` 方法."
我想创建 VAE(变分自编码器).在模型创建过程中它抛出异常.在继承 Model 类时，您应该实现一个 call 方法. 我使用的是 Tensorflow 2.0 def vae():模型 ={}def apply_bn_and_dropout(x):返回 l.Dropout(dropout_rate)(l.BatchNormalization()(x))input_image = l.I
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TensorFlow 图像分类器为每个图像返回相同的标签
我根据 https://blog.francium.tech/build-your-own-image-classifier-with-tensorflow-and-keras-dc147a15e38e.我已经编写了所有代码，它似乎运行正常，只是在用于标记测试图像时，它使用相同的类标记它们. 我查看了上面网页上的代码，它似乎与我的相符. 这是我的代码.我已经包含了所有内容，因为我不知道
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