这里有几件事要记住。
BatchNormalization包含2个不可训练的重量，在训练期间得到更新。这些是跟踪输入的均值和方差的变量。设置bn_layer.trainable = False时，BatchNormalization层将以推理模式运行，不会更新其均值和方差统计信息。据我理解，推理模式必须是0 trainable_weights和4 non_trainable_weights，这与设置bn_layer.trainable=Fal
浏览 11提问于2022-02-05得票数 1
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通常，这并不一定意味着该层以推理模式运行(通常由调用层时可以传递的训练参数控制)。“冻结状态”和“推理模式”是两个独立的概念。但是，对于BatchNormalization层，在层上设置trainable = False意味着层随后将以推理模式运行(这意味着它将使用移动均值和移动方差来规范当前批处理，而不是使用当前批处理的均值和方差我不太理解这个概念中的“冻结状态”和“推理模式”。
浏览 12提问于2020-07-04得票数 3
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如前所述，
但是，对于BatchNormalization层，在层上设置trainable = False意味着层随后将以推理模式运行(这意味着它将使用移动均值和移动方差来规范当前批处理，而不是使用当前批处理的均值和方差如果我最初设置了trainable = False，那么它将使模型以推理模式运行，如上面的正式文档中所述的training = False。还是会继续在推理模式下运行？
浏览 3提问于2021-03-01得票数 0
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如何用JSON表示元数据
、、、、
注意:这是一个NodeJs应用程序
{ "questions": { "page-2-question-2": "foo" }
用一种比另一种特定的方式表示数据是否有好处
浏览 0提问于2019-07-26得票数 3
我正尝试在“交互”模式下使用tensorflow神经网络:我的目标是加载一个经过训练的模型，将其保存在内存中，然后偶尔对其执行推理。预测(，)方法将一批特征和到模型的路径作为输入。然后，它创建一个会话，加载模型并执行推理。在此之后，会话将关闭，对于后续推理，有必要再次加载模型。
如何使用Estimator类实现我想要的行为？
浏览 1提问于2018-05-06得票数 1
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我用TensorRT优化了我的深度学习模式。C++接口在Jetson TX2上通过优化模型对图像进行推理。这个接口提供了平均60 FPS (但不稳定)。推论在50和160 FPS范围内)。那么，您对TensorRT实时推理的想法是什么呢？用TensorRT开发实时推理系统是可行的吗？
我已经尝试设置高优先级的进程和线程提供抢占。我期望在每次推理中都能得到相同的FPS值。所以我需要确定性推理时间。但系统不能确定地输出。
浏览 1提问于2019-03-24得票数 0
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火花数据型猜测器
、、、、
希望获得类似于此的内容，并创建一个Hive，以创建一个返回数据类型猜测的聚合函数。通常如何确定星火中的数据类型？另一个用例是，如果您得到一个任意数据集(我们经常得到它们)，并且希望将其保存为Parquet表。提供正确的数据类型会使拼板更有空间效率(而且可能会有更多的查询时间性能，例如，与仅将所有内容存储为string/varchar相比，更好
浏览 6提问于2015-09-22得票数 0
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我有一个关于的问题。我用自己的交通标志分类数据集( dataset )对进行了培训，我希望将其部署到Android上，但和/或似乎只支持SSD模型。
有没有办法将更快的R模式部署到Android上？我的意思是，我怎样才能将速度更快的R冻结推理图放到android中，而不是SSD的冻结推理图？
浏览 4提问于2019-03-15得票数 3
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我找到了一些关于两者的短文，对我来说，这听起来都是通过逻辑来解决问题的，类似于Prolog的工作原理。我必须补充说，我是这个领域的新手，所以我可能是错的。大错特错了。
浏览 2提问于2011-05-05得票数 4
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我是一个刚开始使用火花的初学者。我在pySpark中执行了以下查询(Scala2.11.8)df.show()+----+ +----+|null|+----+
而当我执行spark.createDataFrame(
浏览 1提问于2018-04-09得票数 3
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在Clingo指南中，有两种称为谨慎和勇敢的模式，如下所示：
谨慎计算一个逻辑程序的谨慎结果(所有答案集的交集)。运行没有模式参数的Clingo将给出正确的答案集：answer 2:{q}从试验中读/谨慎推理
解决.
浏览 0提问于2019-04-14得票数 2
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它表示training是一个布尔的或布尔的标量张量，指示是在训练模式下还是在推理模式下运行Network。但我没有找到关于这两种模式的任何信息。
简而言之，我不知道这个论点的影响是什么，。
浏览 0提问于2019-08-02得票数 16
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一个相当基本的推论是：“零售商有X股。”和"X是可销售的。“->”零售商销售X“我关注的知识是面向零售领域的，如果可能的话，我应该在每次迭代中提高它的效率。你能帮助我一些观点，让我在一些研究方向上专注或引导我吗？
blueomega
浏览 2提问于2010-01-19得票数 0
也就是说，我希望BN的工作与训练和测试一样，只在输入张量上估计统计量。或者/和在训练和推理中设置training=True就足够了？是以训练模式(用当前批处理的统计信息进行规范化)还是以推理模式(用移动统计量进行规范化)返回输出。注意:请确保正确设置此参数，否则您的培训/推理将无法正常工作。
浏览 1提问于2019-12-27得票数 0
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我有一个内存存储，它将图与引用数据混合在一起，而图与用户绑定的资源混合在一起。我想公开由用户和/或角色过滤的数据以及所有引用数据。
只使用用户可以浏览/修改的数据构建每个用户的视
浏览 4提问于2013-06-06得票数 1
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tf.logical_and(training, self.trainable)尽管我理解通常的批处理规范层在训练和推理过程中是如何工作的
浏览 6提问于2021-09-02得票数 0
最后，更具体地说，我特别想知道，当数据有限(训练算法所用的图像数量有限)时，如何和/或是否可以将其应用于图像分类等问题？谢谢。
浏览 0提问于2018-05-31得票数 2
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两个开发人员对哪种模式是正确的有争议。如果有人能告诉我谁是对的，为什么是对的，我会非常高兴的。开发人员1：Remove(int item);推理：a.Remove(3);这样，您就可以从它的内部列表中删除项，Remove(List<int> items);a.Remove(new List<int>{1,2});
这样，您就不必记住保存和类a仍然只能保存一次。是否<e
浏览 3提问于2014-10-01得票数 3
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在对模型进行训练之后，我想建立一个推理模式，在这种模式下，我可以只使用所接受模型的隐藏状态来解码序列，而无需每次对整个模型进行再训练。(encoder_outputs、state_h和state_c)以同样的方式建立推理模型(如本教程)：当有一个程序的时候重用变量很好，但是我想把我的代码分成训练和</e
浏览 0提问于2019-08-22得票数 0
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