建设tensorflow seq2seq'的建议;lite';模型/数据集

我想运行tensorflow seq2seq教程,但不想使用大量内存。我现在不关心性能-我更感兴趣的是调试。建议 作为背景,我正在使用seq2seq教程(并希望进行修改):使用更小的输入文件、vocab大小、嵌入大小和/或层数运行它 尝试在[您的\u数据\u目录]中使用较小的培训文件 > head -10000 giga-fren.release2.fr > giga-fren.release2.fr > head -10000 giga-fren.release2.en &g

Tensorflow:访问代码中NN层后占位符的形状

下面是我想做的: 现在,我的所有神经网络层都有padding='SAME'。我想让我的代码更通用,这样我就可以用任意填充构建我的网络,我不想计算我的网络层的输出张量有多大。我只想在初始化/运行时访问维度,就像tf.nn函数在内部所做的那样,这样我就可以在正确的维度中初始化权重和偏差张量 所以 如何访问卷积的输出占位符的“shape”函数/对象?有两种形状--tensor.get\u shape(),它在图形构造期间(只要可能)提供Python包装器计算的静态形状,以及tf.shape(tenso

tensorflow是20个参数服务器中的一个,速度非常慢

我正在尝试使用tensorflow训练DNN模型,我的脚本有两个变量,一个是稠密特征,一个是稀疏特征,每个小批量将使用Embedded_lookup_sparse提取全稠密特征和指定的稀疏特征,前馈只能在稀疏特征准备就绪后开始。我使用20个参数服务器运行我的脚本,并且不断增加的工作人员数量并没有扩展。因此,我使用tensorflow timeline分析了我的工作,发现20个参数服务器中的一个比另外19个慢。所有可训练变量的不同部分之间不存在依赖关系。我不确定是否有任何bug或限制问题,比如te

Tensorflow seq2seq嵌入大小对于分布式训练太大

我接受了训练,一个接一个地专注于tensorflow模型。我有3台服务器,每台服务器有32个cpu和8个Titan X gpu 当我使用单服务器和单gpu对该模型进行训练时,它连续使用gpu 50~60%。步进时间也合理(0.2~0.3秒) 然而,当我使用集群(1个参数服务器,2个异步工作人员)训练同一个模型时,他们无法利用gpu,并且步进时间增加(3秒,比单一版本慢10倍) 我发现参数服务器的参数大小为220MB,网络使用率为2Gbit/sec。我认为有办法减少参数更新频率,但我找不到 有办法

什么是Tensorflow中的头对象?

查看的文档,我看到第一个参数是一个_Head对象: Args: 头:头对象 我根本找不到这方面的文件 这是什么?我发现: 模型头部/顶部的接口 给定logit(或隐藏层的输出),头部知道如何 计算预测、损失、默认度量和导出签名 继续读下去,它看起来只是一个对象,你可以从中得到预测、损失,以及更多的模型,用来简化模型。每个模型目标通常有一个head对象。看起来它将包含在Tensorflow的未来官方版本中的新head API中,现在它位于contrib模块中。您可以在此处阅读有关设计的更多信息:

Tensorflow 基于张量流的LSTM一步预报

我正在使用Tensorflow的GRUCell+MultiRNNCell+dynamic\u rnn组合来生成多层LSTM,以预测元素序列 在我所看到的几个例子中,比如字符级语言模型,一旦训练阶段完成,生成似乎是通过一次只输入一个“字符”(或任何元素)来获得下一个预测,然后根据第一个预测获得以下“字符”,等等 我的问题是,由于Tensorflow的dynamic\u rnn将rnn图展开为任意数量的步数,无论输入的序列长度如何,一旦预测逐渐建立起来,一次只输入一个元素有什么好处?在每个预测步骤中

Tensorflow 扑克手数据集中的张量流精度非常差

我正在尝试为(10个班)训练一个神经网络。我已经试着改变mnist的例子来适应这个。然而,对于我的程序来说,准确率总是在50%左右,这太麻烦了。如何提高准确性 def init_weights(shape): """ Weight initialization """ weights = tf.random_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(weights) def forwardprop(X, weights,

tensorflow tensor操作-使用维度对象平铺不起作用?

我有一个矩阵M: [[101, 51, 12], [101, 19, 18]] 长话短说,我需要使用tensorflow语法创建以下内容: [[0, 0, 101], [0, 1, 51], [0, 2, 12], [1, 0, 101], [1, 1, 19], [1, 2, 18]] 我的方法是创建3个单独的向量,并将它们连接起来以生成上述内容: v1 = [0, 0, 0, 1, 1, 1] v2 = [0, 1, 2, 0, 1, 2] and M_flat =

Tensorflow 谷歌云ML引擎可以';找不到本地记录

我正在尝试使用Google Cloud ML Engine为我的可变自动编码器模型优化超参数,但由于找不到我为输入指定的.tfrecord文件,因此作业失败。在模型代码中,我将train.tfrecords传递给输入张量,如中所示,并使用完整路径指定train.tfrecords的位置 有关资料: 作业目录指向培训师目录 显示我的目录结构 我的setup.py文件如下: from setuptools import find_packages from setuptools import se

构建渐变时仅使用一个gpu的tensorflow

我正在运行以下代码: tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(loss=loss) 但是,gpu的使用实际上是在一个gpu上,如下所示: +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 384.66 Driver Versi

将文本文档转换为tensorflow中的tf.data,以便按顺序读取

在一个文本语料库中,有50个文本文档,每个文档大约有80行。 我想将我的语料库作为tensorflow的输入,但我想在系统读取每个文档时对每个文档进行批处理?实际上和TfRecord一样,我想使用Tf来记录图像。数据可以批量处理我语料库中的每个文档,以便按顺序阅读吗 如何解决此问题?您可以创建一个包含文档行的: dataset = tf.data.TextLineDataset(['doc1.txt', 'doc2.txt', ...]) 创建数据集后,可以使用batch方法和类的其他方法将字

Tensorflow 较大的学习速率决定较大的权重

我正在尝试使用AdamOptimizer训练卷积神经网络(该模型受VGG-16启发,并在问题的末尾列出)。网络生成图像嵌入(在128个值的列表中转换图像) 直到现在,我在所有实验中都使用了0.0001作为学习率(这给了我正常的损失和准确度值) 当我使用大学习率如0.1和0.01时,一切都变得疯狂 我得到的结果如下: epoch 0 loss 0.19993 acc 57.42 nr_test_examples 512 total_batch_test 1 TEST epoch 0 loss

Tensorflow 如何在Keras RNN中实时实施前向传球?

我试图在一个实时运行的应用程序中运行一个在Keras中训练过的RNN。循环网络中的“时间”(它是LSTM)是接收数据时的实际时间 我想在线获取RNN的输出。对于非经常性模型,我只是将输入整形为shapeinputdatam=1,输入_shape并运行模型。预测它。我不确定这是否是在Keras应用程序中使用前传球的预期方法,但它对我有效 但是对于递归模块,Model.predict期望整个输入,包括时间维度。所以它不起作用 有没有办法在Keras中执行此操作,或者我需要转到Tensorflow并在

Tensorflow 在keras'中无tf打印结果;s型拟合

我写了这个损失(用于测试keras中的自定义损失): 然后: model.compile(loss=loss, optimizer=keras.optimizers.Adadelta(), metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train) 没有tf。打印结果: Epoch 1/12 60000/60000 [==============================] - 12s 1

Tensorflow XLA和TunSoFras-Lite/Android NAPAPI有什么区别? Tensorflow提出了XLA编译器,编译后端C++ TysFooLoad目标LLVM。我对XLA的理解是,只要有LLVM ->设备支持,它就支持通用加速设备的一步。

Tensorflow lite是最近发布的,它取代了Tensorflow Mobile,似乎是工作重点放在瞄准嵌入式和移动设备上的地方,而嵌入式DSP和GPU显然是这些环境中常见的可选处理器。Tensorflow lite似乎将操作移交给Android NNAPI(神经网络API),并支持Tensorflow OPs的一个子集 这就引出了一个问题:谷歌将朝哪个方向支持非CUDA设备?还有XLA的用例是否超出了我的描述? < P>我在XLA上工作。XLA编译器有三个后端:CPU、GPU和TPU。C

Tensorflow 如何将tflite文件嵌入到Android应用程序中?

使用TFlite文件并将其嵌入实际Android应用程序的分步说明是什么?作为参考,这是回归。输入为图像,输出为数字。我已经看过TensorFlow文档,但它们没有解释如何从头开始进行操作。对于Android应用程序,下面是一个使用TF Lite进行分类的快速示例。您可以遵循与此处类似的结构:对于Android应用程序,下面是一个使用TF-Lite进行分类的快速示例。您可以遵循与此处类似的结构:在Android中使用TFLite需要以下步骤: 将依赖项“org.tensorflow:tensor

Tensorflow冻结图无法初始化局部变量

冻结带有局部变量的图形时,freeze_graph会出现一个错误,指出“正在尝试使用未初始化的值…”。所讨论的局部变量通过以下方式初始化: with tf.variable_scope(tf.get_variable_scope(),reuse=tf.AUTO_REUSE): b_init = tf.constant(10.0, shape=[2, 1], dtype="float32",name = 'bi') b = tf.get_variable('

pip3安装带有输入/输出错误的tensorflow问题

我尝试使用tensorflow,但我总是遇到这个问题 File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 823, in load_module File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 682, in load_module File "<frozen importlib._bootstrap>", line 262, in _loa

Tensorflow 我不知道';t使keras fit_生成器使用混合(图像和数字)输入

我已经为此伤了三天的脑筋了 我按照链接创建了自己的数据生成器。但不管怎样,我做错了什么,我不知道为什么。我的错误是: *ValueError:检查输入时出错:预期密集_4_输入有2个维度,但得到了形状为(5、128、128、3)的数组 * 该号码的网络: def create_mlp(dim, regress=False): # define our MLP network model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim

如何使用tensorflow模型检查点以.h5格式保存tensorflow模型?

我正在从事tensorflow项目。我已经成功地使用python flask进行了培训、测试和预测。但为了每次都进行预测,我必须再次使用检查点加载完整的模型。如果我保存model.h5格式,我不需要加载数据集来预测数据集。我不知道如何使用检查点以.h5格式保存tensorflow模型。如果有人知道怎么做,请帮助我或转发我的任何链接,如果可能的话 谢谢。您可以使用tf.train.Saver类保存和恢复tensorflow模型。 虽然这不会以.h5格式存储模型 您可以参考这些章节以进一步了解情况:

Tensorflow 向lstm自动编码器添加嵌入层时出错

我有一个seq2seq模型,运行良好。我想在这个网络中添加一个嵌入层,我遇到了一个错误 这是我使用预训练单词嵌入的架构,工作正常(实际上代码几乎与可用代码相同,但我希望在模型中包含嵌入层,而不是使用预训练嵌入向量): 总结如下: Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= inp

Tensorflow 对ppm文件使用tf.data.Dataset

我想将tf.data.DataSet与ppm图像一起使用,但这不受开箱即用的支持,我一直在努力寻找可能的解决方法 我创建了一个图像列表image\u name,其中存储了我要导入数据集中的所有文件的名称。在TensorFlow教程之后,我编写了以下代码(用于jpeg图像): def parse_function1(文件名): image\u string=tf.read\u文件(文件名) image=tf.image.decode\u jpeg(图像字符串,通道=3) image=tf.imag

Tensorflow tape.gradient()不能运行两次?

我正在尝试使用tape.gradient,问题是当我第二次运行该代码时,没有在jupyter中重置内核,它将显示错误此错误: --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-19-d8e5c691e377&g

Tensorflow OD API-微调模型时使用辍学

我正试图用我自己的数据微调SSD MobileNet v2(来自model zoo)。在pipeline.config中,我看到use\u dropout被设置为false。为什么呢?我认为应该用辍学来防止过度装修 box_predictor { convolutional_box_predictor { conv_hyperparams { regularizer { l2_regularizer { weight: 3.999999

Tensorflow 为什么google cloud ml engine上的几个工作人员会调用“`on\u epoch\u end()”``?

我正在ai引擎上运行tensorflow/keras作业,并已将scale_tier设置为STANDARD_1。 这应该给我四个工人和三个参数服务器根据 我的计划包括: 定义回调 我的在\u epoch\u end()上的实现写入日志信息 我注意到,除了上一个历元只调用了两次外,每个历元都调用了8次on\u epoch\u end() 这对我来说似乎很奇怪,因为我认为参数服务器将协调培训,并且每个历元只调用一次on\u epoch\u end()。如果我在每个时代末的回调中做了一些事情,我做

Tensorflow 如何找到函数的最大值(实现代码)?

我试图解决以下问题:我有这个功能: I0(k)为该函数: 在我的代码的每一步中,我都有一个已知的,不同的余弦角度,我想每次都知道:对于哪个k,函数是最大的。从数学上讲,我必须计算导数,把它设为零,然后解方程。但是如何用tensorflow实现呢?请问解决这个问题的最好办法是什么 请将图片添加到问题中,而不是添加链接。非常抱歉,我在这里是全新的,当尝试嵌入图片时,我收到错误消息“您需要至少10个声誉才能发布图片”。…:(请将图片添加到问题中,而不是添加链接。非常抱歉,我在这里是全新的,当尝试嵌

Tensorflow 在TF Hub上加载预训练模型以计算单词移动器';Gensim或spaCy上的s距离(WMD)

我想用嵌入来计算 我已经在上尝试了这个示例,它从spaCy加载“en”模型,但是我找不到另一种方法来提供其他嵌入 在中,它似乎只接受load\u word2vec\u格式文件(file.bin)或load文件(file.vec) 据我所知,有人编写了一个,但它并没有推广到tf hub上的其他模型 是否有其他方法将tf hub上的预训练模型转换为spaCy格式或word2vec格式?您需要两种不同的东西 首先告诉SpaCy为文档、跨距或标记使用外部向量。这可以通过设置用户钩子来实现: -user\

Tensorflow 为什么Keras';fit_generator有时不在验证数据生成器的_epoch_end()上调用?

我注意到Keras有时无法调用我的Keras.utils.Sequence验证数据生成器的on\u epoch\u end()方法,尤其是在模型评估的每个步骤都很快的情况下(例如,当批量较小时) 例如,这里有一个最小的工作示例来演示Keras在批量大小为1和批量大小为64时的行为差异: import numpy as np from tensorflow.keras import layers, models from tensorflow.keras.utils imp

Tensorflow Lite推断内存分配

通常,在神经网络推理过程中,特别是对于前向神经网络,在一层执行完成后,可以安全地丢弃前一层的结果,因为它不再被使用(除了那些具有快捷连接的)。因此,在推理过程中可以节省内存。我的问题是TFlite目前是否正在这样做。通过查看他们的C++代码,现在看来他们现在分配了所有的张量(输入、输出和中间张量)。但我可能错了。有人能证实这一点吗 谢谢大家!

如果输入是字典,则tensorflow中的奇怪行为

Tensorflow版本:2.1 操作系统-ubuntu 20.04 如果在创建“输入”层时使用name参数,则可以将输入作为字典提供给模型。人们期望字典输入能够正确地映射键:值对,但我担心这不会发生。以下是了解问题的最低可复制代码: import tensorflow as tf class IL(layers.Layer): def __init__(self): super().__init__() def call(self,inputs,training

Tensorflow 多GPU TFF模拟错误“;“在多GPU TFF模拟中检测到的数据集减少运算”;

我使用Tensorflow联邦模拟运行了情绪检测模型的代码。我的代码只使用CPU就可以很好地工作。然而,我在尝试使用GPU运行TFF时收到了这个错误 ValueError: Detected dataset reduce op in multi-GPU TFF simulation: `use_experimental_simulation_loop=True` for `tff.learning`; or use `for ... in iter(dataset)` for your own

Tensorflow RNN LSTM中验证数据的标签错误率没有降低

我正在用它来建立一个语音识别器。运行此命令后,我可以看到在200个历元之后,训练标签错误率从1.023降低到0.085,但验证标签错误率仅从1.347降低到0.843。之后,验证标签错误率不再降低 有人能建议对网络结构或超参数进行任何更改以提高验证标签错误率吗?我认为您只是过于合适了。网络学习训练集的微小细节(通常只是统计波动),然后无法概括,即验证集上的损失不再减少。您可以尝试降低模型的复杂性,以减少过度拟合,但最终会发生这种情况。当验证损失再次增加时,提前停止将有助于您停止培训。您还应该尝试

Tensorflow 我应该什么时候初始化局部变量?

我对tf.local\u variables\u初始值设定项有点困惑。我不知道什么时候叫它 我在其他人的代码中看到,他们只是对像 init_op = tf.group(tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer()) 是否应该在每个TF程序中调用init_op?这是一种“懒惰”的TF编程风格吗 作为一个例子,考虑诸如代码> UpPuthStRIGIGO生产者>代码>的队

Tensorflow 自定义Keras层故障

我不想在机器学习上问这样的问题,但谷歌搜索并没有产生任何有用的结果——我刚刚发现了两个github线程,其中使用tensorflow超旧版本的用户收到了相同的错误消息,但原因与我收到的错误消息不同 基本上;我正在为工作实施这个面部观点文件;它使用spatial softargmax(只是一个层,它接收一堆图像,非常像-并且它返回图像中最“强烈的部分”(因此只有白色斑点的x,y坐标)。它接收一个包含68个图像的阵列(所有1个通道,因此阵列为100x100x68)它给出了68对x,y坐标,每一对都是

Tensorflow 为什么列车失去RNN是奇怪的?

我是机器学习和tensorflow方面的新手。我还学习了一些相关的材料。我做了一些教程中教的项目,比如mnist,图像识别。现在我想在我自己的数据集上进行训练,这是一组15秒的音乐片段。我使用librosa.mfcc来提取它们的特征。我将mfcc阵列作为输入,使用RNN模型对其进行训练。但在训练中,输球的结果是很奇怪的 Step 0,train loss = 11.72 Step 50,train loss = 0.00 Step 100,train loss =0.72 Step 150,tr

Tensorflow 如何选择训练数据在较大的图像上查找对象的许多小实例-掩码RCNN?

假设我有这样的任务:查找图像上的所有窗口。我是否可以只使用一个窗口的多个图像进行训练,然后在一个图像上找到多个窗口(图像描述了一块公寓)?如果是,我应该如何选择每个培训图像的大小?我的验证图像的大小是多少 从技术上讲,你可以。但这里的问题是,您希望您的算法在图像中找到一个窗口。您可以通过将测试图像(平面块)裁剪为较小的部分,并尝试预测每个裁剪图像中的窗口来解决此问题。这就是说,你必须以多种方式对单个窗口的图像进行预处理——模糊它们、改变大小、旋转(倾斜)它们、输入一些人工噪声。。。但它肯定不是完

Tensorflow tensorrt不支持:tf.unpack、tf.slice、tf.tile、tf.expand\u dims、tf.fill、tf.cast、tf.floor\u div、tf.range

从tensorflow模型转换到uff模型时,tensorrt有许多不受支持的操作(例如:tf.unpack、tf.slice、tf.tile、tf.expand\u dims、tf.fill、tf.cast、tf.floor\u div、tf.range)。有没有简单的方法来解决这个问题? 这是从pb转换为uff模型时出现的警告: Warning: No conversion function registered for layer: Unpack yet. Warning: No conv

Tensorflow 使用图形文件的Tf到tflite转换问题

**Tf到tflite的转换问题 我运行的是tensorflow版本1.13,我提供了tf lite所需的图形文件路径、输入数组和输出数组、输入形状** input_arrays=['DecodeJpeg/contents']#Input tensor output_arrays=['final_result']#output tensor converter=tf.contrib.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(graph_def_file

属性错误:模块';tensorflow';没有属性';获取默认图形';在jupyter笔记本中

这段代码运行jupyter记事本Python 3.6 anaconda envs AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph' [1]: https://i.stack.imgur.com/Ikoe7.png 你的问题是什么?请查看并提供一个示例,以便我们可以复制您使用的Tensorflow的哪个版本?如果你试图使用最新的,这可能是相关的:你的问题是什么?请查看并提供一个示例,以便我们可

我可以将TensorFlow Objectdetection API的输出图像保存在文件夹中吗?

我对物体检测是个新手。 在Jupyter笔记本中完成检测后,我是否可以将tensorflow对象检测API的输出图像保存在文件夹中 当检测到一些图像时,右键单击并保存图像是很直观的,但是当我有1000多个图像要运行检测时,这样做是不切实际的 输出是否已存储在我不知道的子文件夹中?? 我可以将输出存储在文件夹或目录中吗 如有任何建议,将不胜感激。 我检查了不同的方法,但没有发现任何有用的 这就是我的检测单元的样子 谢谢使用PIL,您可以将图像保存到磁盘。首先导入模块 from PIL import

Tensorflow服务于从S3加载多个模型

我们已经成功地将我们的容器集成到s3桶中的装载模型中。但是,我们无法确定如何加载多个模型。理想情况下,我们希望容器指向一个没有模型的桶。随着时间的推移,我们希望将模型复制到s3,由tensorflow服务提供服务 docker run \ -p 8501:8501 \ -e S3_USE_HTTPS=0 \ -e S3_VERIFY_SSL=0 \ -e AWS_ACCESS_KEY_ID=<key> \ -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY=<

Tensorflow 用正确的损失功能对抗等级失衡:借条、骰子还是2级骰子?

我目前正在写我的学士学位论文,在试图理解关于阶级不平衡的损失函数的差异以及阶级不平衡本身时遇到了一些困难 我正在研究一个U-Net()变体的分段问题 我的数据集包含11个类,其中一个类的频率远远低于大多数其他类。我的网络的输入是一个np数组,其中形状(700512512,3)用于输入rgb图像,形状(700512512,11)用于地面真相标签。基本真相的11个通道中的每一个都是二进制编码的(1表示存在的特定类别,0表示缺少该类别)。因此,每个类每个图像有一个掩码。在大多数掩模中,1的数量远小于0

Tensorflow 如何连接没有';不要穿过层层

我试图创建一个包含三个输入的Keras模型。其中只有一个穿过前几层,另外两个在密集层连接。如何在不断开图形连接的情况下实现这一点?代码如下所示 import keras input_img = Input(shape=(784,)) input_1 = Input(shape=(1,)) input_2 = Input(shape=(1,)) x = (Dense(48,kernel_initializer='normal',activation="relu"))(input_img) x =

使用from_生成器创建的Tensorflow数据集不按批大小迭代

我从生成器中创建了一个tensorflow数据集,但不知道如何按批大小对其进行迭代 def ds_gen(): x=np.random.random((10,10,3)) y=np.随机.随机((2)) 产量x,y def create_tf_数据集(): dataset=tf.data.dataset.from_生成器(ds_-gen,output_-types=(tf.float32,tf.float32),output_-shapes=((10,10,3),(2,)) 返回数据集 ds=创

Tensorflow 自定义keras损失函数二进制交叉熵给出不正确的结果

有没有人有一个令人信服的解决方案来让自定义二进制交叉熵工作 我尝试了所有可能的方法(甚至使整个训练数据大小与bacth大小相同,以消除批处理过程中对全局平均值的依赖)。但是我看到了我的二进制交叉熵实现和keras的实现之间的显著差异(通过指定loss='binary\u crossentropy') 我的CRASTOM二进制交叉熵代码如下 def _loss_tensor(y_true, y_pred): y_pred = K.clip(y_pred, _EPSILON, 1.0-_EPSILO

Tensorflow 使用神经网络的非线性回归:某些点的曲线不拟合

我的模型有两个自变量和一个因变量 我正在使用一个神经网络5层神经网络来拟合我的曲线,我正在使用Keras 在2000个纪元之后,我得到的均方误差500。我想把它降下来,我已经尝试了一切:不同的优化器、学习速度、架构,但什么都不起作用 主要问题是,对于大多数曲线,它精确拟合,但在曲线末端,它不能正确拟合。我不知道如何更正此问题。 下图中,蓝色曲线为实际曲线,红色曲线为试验数据的预测曲线 您是否尝试过增加每层中隐藏单元的数量?你试过增加层数吗?你试过不同的激活函数吗?是的,正如我所说,我已经试过了所

Tensorflow Keras NLP验证损失随着训练精度的提高而增加

我看过其他有类似问题的帖子,似乎我的模型太过合适了。然而,我尝试过正则化、退出、减少参数、降低学习率和改变损失函数,但似乎没有任何帮助 这是我的模型: model = Sequential([ Embedding(max_words, 64), Dropout(.5), Bidirectional(GRU(64, return_sequences = True), merge_mode='concat'), GlobalMaxPooling1D(), Dense(64), Dropout(.5)

如何在基本(根)环境中安装Tensorflow

如何在基本(根)环境中安装TensorFlow?在Anaconda中设置Tensorflow的唯一说明是创建一个名为tf的新环境,如下所示: conda create-n tf tensorflow, 康达激活tf 然后当我运行代码时,我得到 ModuleNotFoundError:没有名为“tensorflow”的模块。 在tf环境中,似乎找不到Tensorflow模块。您应该先激活基本环境,然后安装Tensorflow conda activate base#激活一些环境(此处为-bas

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