我想使用tf.keras.TimeDistributed()层与tf.hub inception_v3 CNN模型从最新的TensorFLow V2版本(tf-nightly-gpu-2.0-预览)。不知何故，输入层的形状无法计算。我的问题是:有没有解决这个问题的办法？ 使用常规tf.keras.layer的tf.keras.TimeDistributed运行良好。Model
model_url = "https://tfhub.dev&
浏览 43提问于2019-05-17得票数 1
我想使用这个TF集线器资产：Version: 1.15.0-dev20190726Hub version: 0.5.0feature_extractor_layer = hub.KerasLayerimag
浏览 46提问于2019-07-27得票数 2
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universal-sentence-encoder/4"
loaded_obj = hub.load(module_url)model.save("model.h5", include_optimizer=False) NotImplementedErrortensor
浏览 12提问于2021-11-17得票数 2
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我一直在尝试将卷积神经网络与GRUs叠加，以解决图像到文本的问题。这是我的模型：(3,3),data_format="channels_last)
['accuracy'])
当我试图拟合我的
浏览 1提问于2019-07-16得票数 1
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os.environ["TFHUB_CACHE_DIR"] = "gs://BUCKETNAME/model-cache-dir/" layer = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/inaturalist/inception_v3/feature_vector/4",trainable=True)
但是这
浏览 2提问于2020-10-22得票数 0
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我正在将代码从tensorflow 1迁移到tensorflow 2。其中一个层是嵌入层，如下所示：model_url = "https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-multilingual/1"在Tensorflow 2中，这将成为model_url = "https://t
浏览 4提问于2021-05-17得票数 0
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我正在修改用于时间序列分类的Keras教程。input_shape=x_train.shape[1:])并得到以下错误：
我见过一些代码，人们使用但是现在，我只是在挣扎于代码的这一部分，我想了解如何使TimeD
浏览 10提问于2022-11-18得票数 0
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我想创建一个架构的副本。model = tf.keras.models.Sequential([Input(shape=(32,32,3)),
hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/captain-p
浏览 0提问于2020-12-10得票数 0
嗨，我正在使用已获得的权重进行图像分类任务。我使用的是Tensorflow 1.14.0版本，我在下面的mobilenetv1_050_224中使用了这个任务。classifier_url, tags=['train'])classifier = tf.keras.Sequential([
hub.KerasLayer/验证精度在我的数据集使用转移学习。e
浏览 2提问于2019-09-27得票数 0
我正在尝试使用TF集线器中的作为keras层的功能。我想在Keras中使用hub.KerasLayer，但我不知道如何实现这一点，到目前为止，我只看到了hub.KerasLayer与顺序API的区别
modul
浏览 3提问于2019-09-25得票数 6
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但是当我加载它时，我必须添加custom_objects={'KerasLayer':hub.KerasLayer}。它将连接网络。model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5',custom_objects={'KerasLayer':hub.KerasLayer})
如何下载hub.KerasLayer
浏览 116提问于2020-02-14得票数 2
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我能够导入其他模块并成功地使用它们。我正在使用GPU的GCP Jupyterlab实例上运行TF2.0。
浏览 7提问于2020-01-15得票数 2
with open('modelS.json', 'r') as f: loaded_model = model_from_json(json) 下面是上面代码中使用的
浏览 12提问于2020-04-23得票数 3
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因此，我参与了一个项目，该项目涉及将文本嵌入和图像向量的组合输入到DNN中以获得结果。现在，对于单词嵌入部分，我使用TFHUB的Electra，而对于图像部分，我使用的是NASNet移动网络。但是，我面临的问题是，在运行word embedding部分时，使用下面所示的代码，代码就会不停地运行。现在已经超过2个小时了，我的训练数据集只有14900行推特。注意-这个函数的输入只是一个包含14900条推特的</e
浏览 12提问于2022-01-23得票数 0
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这应该是一个简单的任务:下载一个以tensorflow_hub格式保存的模型，使用tensorflow_hub加载，然后使用..。这就是我尝试使用的模型(存储在Google中的simCLR)：gsutil -m cp -r \
"gs://simclr-checkpoints/simclrv2(path_to_hub, input_shape=(224,224
浏览 16提问于2022-03-29得票数 1
feature_extractor = hub.KerasLayer(MODULE_HANDLE,<ipython-input-45-4be659037f32> in <module>() 4
浏览 32提问于2020-11-07得票数 0
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我正在尝试使用LSTM对输入数据进行编码，然后从编码的数据中解码/重新创建它。我有100个样本要运行，每个样本有40个时间步长和1260个特征。我对网络的粗略看法如下。将数据输入到LSTM层，将其编码到密集层，然后使用最终的LSTM作为输出层。metrics=['accuracy'])
model.fit(input_train, input_test, epochs=100, batch_size=1, verbose=2) 我尝试了不同的尺寸大小和隐藏层
浏览 17提问于2020-09-07得票数 0
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这将产生"ValueError: Input 0与图层lstm_16不兼容:预期的ndim=3，找到的ndim=2“5x5x122880是训练样本的瓶颈特征model.add(Dense(2, activation='sigmoid'))
似乎Keras的ValueErrorinput_shape=training_bot
浏览 21提问于2018-03-05得票数 1
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从单句数组到嵌入数组
、、、、
我正在学习使用tensorflow并尝试对文本进行分类。我有一个数据集，每个文本都与标签0或1相关联。我的目标是使用一些句子嵌入来进行分类。hub_layer = hub.KerasLayer(embedding, input_shape=[2], dtype=tf.string,我能用句子把课文分开。每个文本都是一组句子，这些句子保存为：
[array(['
浏览 1提问于2020-05-26得票数 2
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我使用cars196数据集训练了一个模型。我的训练准确率为98 %，验证准确率为94%。这是使用转移学习和MobileNet预培训模型完成的。模型在保存类之前正确地预测了类。一旦保存了模型，我就无法得到准确的结果。model = tf.keras.models.load_model( # `custom_objects` tells keras how to load a `hub.KerasLayer`
custom_obj
浏览 2提问于2022-04-12得票数 1
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