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使用 for 循环迭代数据集 TF 2.0
这个问题是关于如何迭代 TF 数据集 因为make initializable iterator 已弃用 我使用以下函数读取数据集 def read dataset new filename target delay ds tf data
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tensorflow
tensorflowdatasets
返回边界框的坐标 Google 的对象检测 API
如何使用 Google 对象检测 API 的推理脚本获取生成的边界框的坐标 我知道打印 box 0 i 返回图像中第 i 次检测的预测 但这些返回的数字到底有何含义 有没有办法获得 xmin ymin xmax ymax 提前致谢 Goog
tensorflow
objectdetection
objectdetectionapi
如何在张量流中存储和重建权重字典
训练时 我将权重存储在张量流变量的字典中 我将权重字典与一些数据一起传递给 模型 函数 以获得我想要的输出 训练后 我想将该字典存储在一个文件中 以便我可以重新创建它 这样 我可以通过简单地将权重字典与新数据一起传递到同一模型函数来应用学习
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Dictionary
tensorflow
Colab+TPU 不支持 TF 2.3.0 tf.keras.layers.experimental.preprocessing
我正在使用更新我的模型TF 2 3 0基于Colab TPUhttps keras io examples vision image classification efficientnet fine tuning 特别是在数据增强和从预训练
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googlecolaboratory
tfkeras
TPU
googlecloudtpu
Inception 模型有两个 softmax 输出吗?
Inception v3 模型如下图所示 该图片来自这篇博文 https research googleblog com 2016 03 train your own image classifier with html 看起来有两个Sof
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deeplearning
Softmax
张量流:使用 tf.greater 和简单的greater 有什么区别?
我想了解这两个函数之间的区别 就生成的 tf 图而言 def simple relu x if tf greater x 0 return x else return 0 and def simple relu2 x if x gt 0 r
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tensorflow
使用 keras 在 gcloud ml-engine 上处理 TB 数据的最佳方法
我想使用 gcloud 存储上约 2TB 的图像数据训练模型 我将图像数据保存为单独的 tfrecords 并尝试按照此示例使用张量流数据 api https medium com moritzkrger speeding up keras
tensorflow
Keras
googlecloudml
tensorflowdatasets
TFRecord
ValueError:应在输入列表上调用合并层。张量流 Keras
我目前正在尝试使用 MobileNetV2 的前 50 层 因此 我想提取这些层并创建一个新模型 我以为我可以调用每一层 但是 block 2 add 层会导致错误 我不明白为什么 import tensorflow as tf from
python3x
tensorflow
keraslayer
tfkeras
具有缺失值的多元 LSTM
我正在使用 LSTM 解决时间序列预测问题 输入包含多个特征 因此我使用多元 LSTM 问题是有一些缺失值 例如 Feature 1 Feature 2 Feature n 1 2 4 nan 2 5 8 10 3 8 8 5 4 nan
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neuralnetwork
Keras
LSTM
missingdata
如何从给定模型获取 Graph(或 GraphDef)?
我有一个使用 Tensorflow 2 和 Keras 定义的大模型 该模型在 Python 中运行良好 现在 我想将它导入到 C 项目中 在我的 C 项目中 我使用TF GraphImportGraphDef功能 如果我准备的话效果很好
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c
tensorflow
Keras
model
AttributeError:部分初始化的模块“tensorflow”没有属性“config”(很可能是由于循环导入)
我不断收到此错误 Traceback most recent call last File tensorflow py line 1 in
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tensorflow
python 3.7 的张量流导入问题
安装 python 3 7 的tensorflow后 我尝试导入它 但它给了我一个语法错误 用于安装的命令 sudo H pip3 install upgradehttps storage googleapis com tensorflow
tensorflow
python37
用值填充张量中的特定索引
我是张量流初学者 我创建了这个张量 z tf zeros 20 2 tf float32 我想改变索引的值z 2 1 and z 2 2 to 1 0而不是零 我怎样才能做到这一点 你什么exactly无法询问有两个原因 z是一个常数张量
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Arrays
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machinelearning
variableassignment
如何在张量流中使用预训练模型作为不可训练子网络?
我想训练一个包含子网络的网络 我需要在训练期间保持修复 基本思想是在预训练网络 inceptionV3 中添加一些层 new layers gt pre trained and fixed sub net inceptionv3 gt ne
tensorflow
张量流中的加权成本函数
我试图将权重引入以下成本函数 cost tf reduce mean tf nn sparse softmax cross entropy with logits logits logits labels y 但不必自己做 softmax
tensorflow
在 Windows 上安装 Tensorflow 错误
Tensorflow 现已在 Windows 上可用 https developers googleblog com 2016 11 tensorflow 0 12 adds support for windows html 我使用pip安
windowsinstaller
tensorflow
python35
TensorFlow:读取 CSV 文件永远挂起
我已经按照教程和csv 示例显示那里似乎不起作用 就这样永远卡住了 这是代码 import tensorflow as tf filename queue tf train string input producer file0 csv f
csv
tensorflow
TensorFlowdynamic_rnn状态
我的问题是关于 TensorFlow 方法tf nn dynamic rnn 它返回每个时间步的输出和最终状态 我想知道返回的最终状态是否是最大序列长度下的单元状态 或者是否由sequence length争论 为了更好地理解一个例子 我有
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tensorflow
machinelearning
neuralnetwork
recurrentneuralnetwork
as_list() 未在 y_t_rank = len(y_t.shape.as_list()) 上的未知 TensorShape 上定义且与指标相关
TF 2 3 0 dev20200620 对于具有 sigmoid 二进制输出的模型 我在 fit 期间遇到此错误 我使用 tf data Dataset 作为输入管道 奇怪的是它取决于指标 不工作 model compile optimi
tensorflow
Keras
tensorflowdatasets
如何使用Tensorflow的PTB模型示例?
我正在尝试Tensorflow的rnn示例 一开始遇到一些问题 我可以运行示例来训练 ptb 现在我已经训练了一个模型 现在我该如何使用模型来创建句子 而不必每次都重新训练 我用类似的命令运行它python ptb word lm py d
python
python27
tensorflow
recurrentneuralnetwork
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