Als «tf.keras» getaggte Fragen

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WARNUNG: Tensorflow: Die Modi sample_weight wurden von… nach ['…'] gezwungen.
Trainieren eines Bildklassifikators unter Verwendung .fit_generator()oder .fit()Übergeben eines Wörterbuchs class_weight=als Argument. Ich habe in TF1.x nie Fehler bekommen, aber in 2.1 bekomme ich zu Beginn des Trainings die folgende Ausgabe: WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from ... to ['...'] Was bedeutet es, etwas von ...bis zu erzwingen ['...']? Die Quelle für …
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Benutzerdefinierter TensorFlow Keras-Optimierer
Angenommen, ich möchte eine benutzerdefinierte Optimierungsklasse schreiben, die der tf.kerasAPI entspricht (mit TensorFlow-Version> = 2.0). Ich bin verwirrt über die dokumentierte Vorgehensweise im Vergleich zu den Implementierungen. Die Dokumentation für tf.keras.optimizers.Optimizer Staaten , ### Write a customized optimizer. If you intend to create your own optimization algorithm, simply inherit from …
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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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„UserWarning: Eine Eingabe konnte nicht abgerufen werden. Es könnte sein, dass ein Arbeiter gestorben ist. Wir haben keine Informationen über die verlorene Probe. “
Während des Trainingsmodells erhielt ich die Warnung "UserWarning: Eine Eingabe konnte nicht abgerufen werden. Dies kann daran liegen, dass ein Mitarbeiter gestorben ist. Wir haben keine Informationen über die verlorene Probe.)", Nachdem das Modell diese Warnung angezeigt hat, beginnt das Modell mit dem Training. Was bedeutet diese Warnung? Beeinträchtigt dies …
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