TensorFlow to biblioteka open source i interfejs API zaprojektowane do głębokiego uczenia się, napisane i utrzymywane przez Google. Użyj tego tagu ze znacznikiem specyficznym dla języka ([python], [c ++], [javascript], [r] itp.) W przypadku pytań dotyczących używania interfejsu API do rozwiązywania problemów z uczeniem maszynowym. Języki programowania, których można używać z interfejsem API TensorFlow, są różne, dlatego należy określić język programowania. Określ również obszar zastosowania, np. [Wykrywanie obiektów].

Więcej na temat tensorflow...

Napisałem model LSTM, który przewiduje dane sekwencyjne. def get_model(config, num_features, output_size): opt = Adam(learning_rate=get_deep(config, 'hp.learning_rate'), beta_1=get_deep(config, 'hp.beta_1')) inputs = Input(shape=[None, num_features], dtype=tf.float32, ragged=True) layer....
16 czerwiec 2021, 11:41
Jestem dość nowy do TF, Kerasa i ML w ogóle. Próbuję zaimplementować bardzo prostą MLP z kształtem wejściowym (batch_size,3,2) i kształtem wyjściowym (batch_size,3), czyli (jeśli mam prawo): Dla każdej funkcji 3x2 jest odpowiednia 3 Etykieta tablicy wartości. Oto jak tworzę model: model = tf.keras.....
8 czerwiec 2021, 13:42
Chciałbym jednak monitorować dokładność dla mojego modelu Tensorflow, jednak podczas kompilacji mojego modelu za pomocą metrics=['accuracy'] lub metryki = [tf.keras.metrics.Accuracy()], a następnie wyciągnij mój model Pojawi się następujące ostrzeżenie. OSTRZEŻENIE: TENSORFLOW: Wczesne zatrzymanie u....
7 czerwiec 2021, 07:19
Pracuję nad problemem NLP. Kolumna docelowa zawiera 5 typów zdań: "Extremely Positive", "Positive", "Neutral", "Negative", "Extremely Negative" Chcę przekształcić te zdania na numer [5,4,3,21]. Czy istnieje kompilacja w keras lub python, aby to zrobić? Albo muszę go przekonwertować za pomocą słown....
6 czerwiec 2021, 10:07
Mam CNN-LSTM, który wygląda następująco; SEQUENCE_LENGTH = 32 BATCH_SIZE = 32 EPOCHS = 30 n_filters = 64 n_kernel = 1 n_subsequences = 4 n_steps = 8 def DNN_Model(X_train): model = Sequential() model.add(TimeDistributed( Conv1D(filters=n_filters, kernel_size=n_kernel, activation='re....
Chciałem przetestować mój model, przesyłając obraz, ale mam ten błąd. I myślę, że dostałem błąd gdzieś w tych liniach, nie jestem pewien, jak naprawić. IMAGE_SIZE = [244,720] inception = InceptionV3(input_shape=IMAGE_SIZE + [3], weights='imagenet',include_top=False) Oto kod przesyłania mojego obraz....
Jestem nowy w Tensorflow. Próbując opracować prosty model z wieloma wejściami i pojedynczą wyjściem. Byłbym wdzięczny, jeśli ktoś może mi z tym pomóc. Znalazłem następujący kod, który może działać, ale nie. Również w jaki sposób zdaj mi przewidzieć parametr w tym przypadku? trainx1 = np.array([-1, 0....
Buduję DNN z funkcją utraty niestandardowej i trenuję ten DNN za pomocą taśmy gradientu w tensorflow.keras enter code here. Kod działa bez błędów, jednak o ile mogę sprawdzić ciężary DNN, ciężary nie były w ogóle aktualizowane. Dokładnie dokładnie zaleca się od strony Tensorflow i wyszukać odpowiedz....
Heyy faceci im początkujący w głębokim uczeniu się i obecnie próbując podstawowy CNN, który uznał za model Ale miałem jakiś błąd, który powiedział 49 tensorboard=TensorBoard(log_dir="logs/{}".format(time())) ---> 50 Model = ClassicalModel (Input_shape) 51 Model.Fit_Generator (52 Train_generator, N....
2 czerwiec 2021, 10:22
Używam Tensorflow "s zbiór zestawu danych tak, że {{x0 }} Jest słownikami tablic 6 , które wszystkie używane w funkcji pojedynczej straty, która wygląda tak: def CustomLoss(): def custom_loss(y_true, y_pred): a = tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_true['a_0'], y_pred[0]) * y_true['a_....
Używam biblioteki Serpentai, aby uchwycić ramkę gry, zbudować stos ramki i wywołać go do biblioteki Keras do funkcji przewidywania. W przypadku tego wystąpi błąd wartości Oto jestem tworząc stos ramki: full_game_frame = FrameGrabber.get_frames( [0], frame_shape=(960, 600), frame_type="PI....
2 czerwiec 2021, 00:57
Robię podklasy Kerasza z zestawem danych MNist. Udało mi się zrobić z Sequantial i Functional API. Ale teraz, kiedy dzwonię model.fit() na mojej podklasie, otrzymuję ten błąd: AttributeError: Layer mnist_model_35 has no inbound nodes. To jest mój kod: Mniistmodel. class MNISTModel(keras.Model): d....
Pracuję nad projektem i próbuję zastąpić ten blok kodu z czymś, co działa. Używam wersji 2.5.0 z Tensorflow i skierowałem się do następującego błędu. AttritaError: Moduł "Tensorflow" nie ma atrybutu "zastępca zastępczy" for ui in range(num_unrollings): train_inputs.append(tf.placeholder(tf.float....
Implementuję Tensorflow odpowiednik modelu Tutaj zaimplementnie zaimplementowany za pomocą Pytorch. Wszystko przechodzi płynnie, dopóki nie napotkałem tej konkretnej linii kodu. batch_current = Variable(torch.zeros(size, self.embedding_dim)) # self.embedding and self.W_c are pytorch network layers ....
31 maj 2021, 19:26
Mam model Tensorflow już przeszkolony w moim notebooku i chcę przed tym wydawać dokładność i stratę. Oto mój kod: myGene = trainGenerator(2,'/content/data/membrane/train','image','label', data_gen_args,save_to_dir = None) model = unet() model_checkpoint = ModelCheckpoint('unet....
31 maj 2021, 15:39
Fast RCNN jest algorytmem do wykrywania obiektów w obrazach, w których karmymy do sieci neuronowej Obraz i wyjście dla nas listę obiektów i jego kategorii w obrazie na podstawie listy ograniczonych skrzynek o nazwie "Podstawowe pudełka prawdy". Algorytm porównuje pola prawdy gruntu z pudełkami gener....
Używam modelu Xception z wstępnie inicjowanymi ciężarami wyszkolonymi na Imageenet jako tak: model = keras.applications.Xception( weights='imagenet', input_shape=(150,150,3) ) Teraz chciałbym wziąć określoną warstwę (według swojej nazwy, przy użyciu model.get_layer(layerName)), a następnie ....
Znajdź poniżej TF Keras Model , w którym używam tanh activation function w Hidden Layers. Podczas gdy wartość logit jest właściwa, wartości obliczane przez wdrażanie {x0}} Ręcznie powoduje Nan . Może to być dlatego, że Runtime ostrzeżenia pokazane poniżej: /Home/abc/anaconda3/lib/python3.7/s....
31 maj 2021, 06:14
Staram się utworzyć nowy Tensor na podstawie słownika, który mapuje 1 do 1 wartości z Tensora do innej wartości (poniższy przykład jest trywialny celowo), a ja otrzymuję błąd "TypeError: Tensor jest unteble. Zamiast, użyj Tensor.ref () jako klucz. " - Nawet jeśli nie używam Tensorów jako kluczy w sł....
31 maj 2021, 00:33
Staram się wykonywać mnożące mnożenie elementów dwóch tensorów wymiarów (1,5,64) i (1,5). O ile wiem, pomimo niedopasowania wymiarów, nadawanie powinno pozwolić temu do pracy. Tak więc używam tego kodu: x = tf.range(0,64*5) x = tf.reshape(x, [1,5, 64]) y = tf.range(0,5) y = tf.reshape(y, [1, 5]) p....
Mam następujący kod, dodając klasyfikator, odzyskuję niski wynik zaufania. import keras from keras import layers,Model from keras.layers import Input,GlobalAveragePooling2D,Flatten,Dense MobileNetV2_model= keras.applications.MobileNetV2(input_shape=None, alpha=1.0, include_top=False, weights='imagen....
Zastanawiałem się, czy ta ilość przepustowości pamięci jest poprawna. Mam NVDIA RTX 3090, a teoretycznie, to przepustowość powinna wynosić około 936,2 GB / s. Jednak przy użyciu Tensorflow wydaje się znacznie niższy. Czy jest jakieś ograniczenie, czy tak powinno być? Mój aktualny interfejs autobusow....
30 maj 2021, 13:28
Próbuję dodać warstwę neuronową do mojego modelu, który ma TF.keras .Activations.relulu () z max_Value = 1 jako funkcja aktywacji. Kiedy próbuję tego robić: model.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation=tf.keras.activations.relu(max_value=1))) Daje mi następujący błąd: TypeError: relu() missing 1 ....
Tydzień temu mój notatnik w Colaboratorze Google działał dobrze po zainstalowaniu następujących bibliotek: !pip install te !pip install tensorflow==2.1 !pip install keras==2.3.1 !pip install -U segmentation-models !pip install -U --pre segmentation-models I import tensorflow as tf import segmentat....
IMAGE_RES = 224 def format_image(image, label): image = tf.image.resize(image, (IMAGE_RES, IMAGE_RES))/255.0 return image, label BATCH_SIZE = 32 train_batches = train_dataset.map(format_image).batch(BATCH_SIZE).prefetch(1) train_gray_batches = train_grey_dataset.map(format_image).batch(BATCH_SIZ....