Als «tensorflow» getaggte Fragen

TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek und API, die von Google für tiefes Lernen entwickelt und verwaltet wird. Verwenden Sie dieses Tag mit einem sprachspezifischen Tag ([Python], [C ++], [Javascript], [R] usw.) für Fragen zur Verwendung der API zur Lösung von Problemen des maschinellen Lernens. Die Programmiersprachen, die mit der TensorFlow-API verwendet werden können, variieren, sodass Sie die Programmiersprache angeben müssen. Geben Sie auch den Anwendungsbereich an, z. B. [Objekterkennung].

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Wie wird die zweite Schicht eines Netzwerks ausgegeben?
Mein Modell ist auf Ziffernbildern trainiert ( MNIST dataset). Ich versuche, die Ausgabe der zweiten Schicht meines Netzwerks zu drucken - ein Array mit 128 Zahlen. Nachdem viele Beispiele zu lesen - zum Beispiel dieses , und dies , oder dies . Ich habe es in meinem eigenen Netzwerk nicht …
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Keras, die TensorFlow 2.0 nicht unterstützen. Wir empfehlen die Verwendung von "tf.keras" oder alternativ ein Downgrade auf TensorFlow 1.14
Ich habe einen Fehler bezüglich (Keras, das TensorFlow 2.0 nicht unterstützt. Wir empfehlen die Verwendung tf.kerasoder alternativ ein Downgrade auf TensorFlow 1.14.) Empfehlungen. Vielen Dank import keras #For building the Neural Network layer by layer from keras.models import Sequential #To randomly initialize the weights to small numbers close to 0(But …
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Implementieren einer trainierbaren verallgemeinerten Bump-Funktionsschicht in Keras / Tensorflow
Ich versuche, die folgende Variante der Bump-Funktion zu codieren , die komponentenweise angewendet wird: , wo σ trainierbar ist; aber es funktioniert nicht (Fehler unten gemeldet). Mein Versuch: Folgendes habe ich bisher codiert (wenn es hilft). Angenommen, ich habe zwei Funktionen (zum Beispiel): def f_True(x): # Compute Bump Function bump_value …
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GradienTape-Konvergenz viel langsamer als Keras.model.fit
Ich versuche gerade, die TF2.0- API zu bekommen, aber als ich das GradientTape mit einem normalen keras.Model.fit verglich , bemerkte ich: Es lief langsamer (wahrscheinlich aufgrund der eifrigen Ausführung) Es konvergierte viel langsamer (und ich bin mir nicht sicher warum). +--------+--------------+--------------+------------------+ | Epoch | GradientTape | GradientTape | keras.Model.fit | …
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