保存使用BatchNorm的Tensorflow模型
BatchNorm是一种用于深度学习模型中的归一化技术，用于加速模型的训练过程并提高模型的性能。它通过对每个小批量的输入数据进行归一化，使得每个特征的均值接近于0，方差接近于1。这样可以减少梯度消失和梯度爆炸问题，加速模型的收敛速度，并提高模型的泛化能力。
BatchNorm的优势包括：
- 加速模型训练：通过减少内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），即每一层输入分布的变化，可以加速模型的收敛速度。
- 提高模型性能：BatchNorm可以使得模型对输入数据的变化更加鲁棒，提高了模型的泛化能力。
- 减少过拟合：BatchNorm在一定程度上具有正则化的效果，可以减少模型的过拟合问题。
- 具有一定的正则化效果：BatchNorm在一定程度上可以替代一些正则化方法，如Dropout。
BatchNorm适用于各种深度学习模型，特别是在卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）中应用广泛。
腾讯云提供了适用于深度学习模型的多种产品和服务，其中包括：
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我已经使用rmsprop优化器对MobilenetV1模型进行了一定数量的训练。现在，我想将优化器从rmsprop切换到adam，并从现在开始继续训练。但是当它加载训练好的模型时，当我将优化器从rmsprop更改为adam时，我得到了以下错误。我正在使用TF-slim来训练模型。
2017-11-08 12:02:55.104019: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1192] Not found: Key
MobilenetV1/Conv2d_0/weights/Adam_1 not found in checkpoint
2017-11-0
浏览 18提问于2017-11-09得票数 0
尝试将批量归一化层从TensorlayVersion1.11.1转换为Tensorflow 2，并使用相同的预训练模型在推理过程中从该层获得不同的输出。
Tensorlayer 1.11.1
tensorlayer.layers.BatchNormLayer(network, is_train=False, name="batch_norm")
Tensorflow 2.8.0
tf.keras.layers.BatchNormalization(trainable=False, momentum=0.9, axis=3, epsilon=1e-05, gamma_initia
浏览 10提问于2022-06-08得票数 0
回答已采纳
自述文件提供了以下评论：
/*
The weights for this particular network were batch normalized but for inference we may use :
w = gamma / √(s + 0.001), b = ß - ( A * m )
s: variance
m: mean
gamma : gamma
ß: beta
w: weights of a feature channel
b: bias of a feature channel
for every feature channel sep
浏览 3提问于2016-09-27得票数 2
我在Colab笔记本中使用了两次相同的tensorflow模型。我希望它重新开始学习，但它使用的是先前的权重。避免这种情况的方法是什么？我必须以某种方式将模型的权重设为空。我该怎么做呢？这就是我如何定义我的模型 input_img = Input((height, width, 1), name='img')
model = get_unet(input_img, n_filters=16, dropout=0.05, batchnorm=True)
model.compile(optimizer=Adam(), loss="mean_squared_error
浏览 20提问于2020-03-31得票数 0
回答已采纳
我有一个大型定制模型与新的tensorflow 2.0和混合角和tensorflow。我想保存它(建筑和重量)。精确的复制命令：
import tensorflow as tf
OUTPUT_CHANNELS = 3
def downsample(filters, size, apply_batchnorm=True):
initializer = tf.random_normal_initializer(0., 0.02)
result = tf.keras.Sequential()
result.add(
tf.keras.layers.Conv2D(fil
浏览 0提问于2019-04-30得票数 9
我是一个tensorflow用户，在Tensorflow中，我必须明确地处理Drop和BatchNorm。例如，在测试/验证阶段，下降率必须设置为1，并为BatchNorm指定训练标志。
我的问题是: Keras能够自动识别列车和测试/验证阶段的Drop和BatchNorm吗？例如，如果我使用model.predict()，Keras就会知道我在测试/验证的pjhase中，所以它会自动处理Drop和BatchNorm？
在验证/测试阶段，Keras将Dropout的速率设置为0，这与Tensorflow中的速率形成了对比。在Tensorflow中，下降率将设置为1。
浏览 1提问于2017-09-24得票数 4
回答已采纳
输出经过训练的模型后，BatchNorm层仍然存在。我在某个地方读到过，出于两个原因，应该删除这些内容：
网络输出可能出错
整个的加速
但第二个事实听起来合乎逻辑，所以我的问题是:如何过滤掉这些层？
环境:来自Tensorflow GitHub的模型，并对Tensorflow 1.15.3进行了培训。
出口使用过的：
python deeplab/export_model.py \
--num_classes=2 --model_variant="mobilenet_v3_large_seg" \
--dataset="123" \
--chec
浏览 1提问于2020-10-26得票数 1
如果不这样做，TensorFlow1.14将自动按顺序命名模型中的变量。例如：
Conv_1/weights:0
Conv_1/biases:0
BatchNorm_1/beta:0
Conv_2/weights:0
Conv_2/biases:0
BatchNorm_2/beta:0
Conv_3/weights:0
Conv_3/biases:0
BatchNorm_3/beta:0
我希望保留这些，并添加一个标题"net1"，如下：
net1/Conv_1/weights:0
net1/Conv_1/biases:0
net1/BatchNorm_1/beta:0
然后，
浏览 3提问于2020-05-23得票数 1
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我正在自定义数据集上训练一个对象检测模型，并对来自TensorFlow模型动物园的ssd_inception_v2预训练模型进行微调，以实现同样的效果。训练脚本指向tarball中给出的model.ckpt.index。
TensorFlow返回一个ValueError异常(没有要保存的变量)，并警告权重不存在：
WARNING:root:Variable [FeatureExtractor/InceptionV2/Mixed_5c_2_Conv2d_5_3x3_s2_128/BatchNorm/beta/RMSProp_1] is not available in checkpoint
浏览 2提问于2018-04-19得票数 1
我正在尝试从使用ModelCheckpoint回调创建的检查点加载一个tf.keras (v1.15.0)模型，通过删除几个层并添加新层来修改它，然后在一个新任务上继续训练它。我使用tf.distribute.MirroredStrategy()在2个gpus上进行分布式训练。
strategy = tensorflow.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
# Load pretrained model from checkpoint
model = get_model()
model.load_w
浏览 0提问于2020-03-10得票数 1
我正在把一个TensorFlow模型转换成毕道尔。我想用BatchNorm2d模型初始化TensorFlow的均值和方差。我是这样做的：
bn.running_mean = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(TF_param))
我得到了一个错误：
RuntimeError: the derivative for 'running_mean' is not implemented
但是是为bn.weight和bn.bias工作的。是否有任何方法来初始化均值和方差使用我的预先训练的Tensorflow模型？在毕道尔有类似于moving_mean_in
浏览 2提问于2019-10-11得票数 0
我想知道在Tensorflow 2中量化感知训练期间模拟BatchNorm折叠的可用选项是什么。Tensorflow 1具有tf.contrib.quantize.create_training_graph函数，该函数将FakeQuantization层插入到图形中，并负责模拟批量归一化折叠(根据此white paper)。 Tensorflow 2有一个关于如何在他们最近采用的tf.keras应用编程接口中使用量化的tutorial，但他们没有提到任何关于批处理标准化的内容。我用BatchNorm层尝试了下面这个简单的例子： import tensorflow_model_optimiza
浏览 123提问于2020-03-27得票数 5
我想在TensorFlow中像在PyTorch中一样使用BatchNorm1D。我注意到TF中的BatchNormalization()默认使用axis=-1。与在PyTorch中一样，哪个轴是BatchNorm1D, BatchNorm2D, BatchNorm3D的正确轴？
浏览 7提问于2020-11-01得票数 0
系统信息
您正在使用的模型的顶层目录是什么：对象_检测/ssd_inception_v2以及slim/InceptionV2 2
编写了自定义代码(而不是使用TensorFlow中提供的股票示例脚本)： No
操作系统平台和发行版(例如LinuxUbuntu16.04)：Ubuntu16.04
从(源或二进制)安装的TensorFlow：二进制
TensorFlow版本(使用下面的命令)： 1.2.1
Bazel版本(如果从源代码编译)： no
cuda /cuDNN版本：cuda 8.0
GPU模型和内存： Quadro M6000 24 GPU
用于复
浏览 2提问于2017-09-11得票数 1
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1回答
我有我的模型中所有张量的列表，这些张量具有float32类型：
import os
import os.path
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
import numpy
numpy.set_printoptions(threshold=numpy.nan)
with tf.Sessio
浏览 1提问于2017-09-11得票数 1
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我一直在听dat tran的教程。在按照"ssd_inception_v2_coco_2017_11_17“的指示运行train.py时，给出了以下内容：
INFO:tensorflow:depth of additional conv before box predictor: 0
INFO:tensorflow:depth of additional conv before box predictor: 0
INFO:tensorflow:depth of additional conv before box predictor: 0
INFO:tensorflow:depth o
浏览 0提问于2018-02-27得票数 0
我正在使用tf.distribute.Strategy来训练一个基于unet的模型，使用两个(或更多) gpus上的MirrorStrategy。下面是我的自定义训练循环的代码，我将其用于网络的向前和向后传递。由于某些原因，计算了第一个时期的第一批的logits、损失和梯度，但随后它在optimizer.apply_gradients(zip( gradients，model.trainable_variables) )处卡住了。我无论如何也不知道问题是什么，所以任何帮助都将不胜感激。 import os
import glob
import numpy as np
import tenso
浏览 147提问于2020-06-13得票数 4
我正在尝试为tensorflow对象检测API训练一个经过预先训练的"faster_rcnn_resnet101_kitti"模型。
但每次我试着跑
python3 train.py --logtostderr --train_dir='/training/' --pipeline_config_path='/training/faster_rcnn_resnet101_kitti.config'
我收到以下错误
Traceback (most recent call last):
File "train.py", li
浏览 0提问于2018-04-06得票数 3
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我问这个问题是因为我想解决我遇到的错误。
我想在Raspberry Pi 3 B+和NCS中使用'SSD lite Mobilenet V2‘(不是2，它是NCS1)。
因此，我在我的Pi(Raspbian stretch)和笔记本电脑(Linux，不是所有程序，只是模型优化器)上安装了OpenVINO 2019_R3。
当我优化SSD lite mobilenet v2(训练有素的动物园模型)时，一切都很好。
因此，我使用Tensorflow对象检测api在Google Colab中训练了我的模型。
但是当我优化我自己的SSD lite模型时，这里是日志和我在shell中输入的内容。
浏览 0提问于2019-10-28得票数 2
当使用invoke_stepper遍历tensorflow调试器中的调用时，显示的顶部如下所示：
--- Node Stepper: run #1: 2 fetches; 1 feed (input:0) ----------------------------------------------------------------
| <-- --> | s
(176 / 3492) [ H ] ConvBlockLarge_55/BatchNorm/batchnorm/mul/y
(177 / 3492) [ H ] ConvBlockLar
浏览 1提问于2018-07-08得票数 0
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1回答
伙计们！
我试图在本地运行猫的例子，但我在训练步骤中卡住了。我得到了这个很长的错误。有没有人能帮我弄清楚哪里出了问题？
提前谢谢。
命令: bertalan@mbqs:~/tensorflow/models$ python对象检测/Train.py --logtostderr --pipeline_config_path=/home/bertalan/tensorflow/models/object_detection/samples/configs/Myfaster_rcnn_resnet101_pets.config _dir=TrainCat
下面是带错误的输出：
INFO:tensor
浏览 6提问于2017-07-26得票数 0
1回答
我正在建立一个强化学习模型。我正在尝试使用PRelu在我的2D Conv模型中使用tensorflow。下面是Actor模型的代码。
代码：
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Input, MaxPool1D, concatenate, Lambda, Dense, Flatten
import tensorflow as tf
# activation = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.5)
activation = tf.keras.layers.PReLU(alpha_initializer
浏览 7提问于2022-09-19得票数 0
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1回答
我想要将我的1 tensorflow模型转换为IR，目前我正在遵循此处的说明：
我使用的模型是meta graph和ubuntu16.04
我运行偏转的代码行:输入mo_tf.py -- python3 _meta_graph .meta
则会得到一个错误:运行替换程序"None“()时出现错误异常:数据流边缘来自快捷方式节点model_0 / resnet_v1_50 / block4 / unit_1 / bottleneck_v1 / AssignSub / BatchNorm / AssignMovingAvg
你们能帮帮我吗？谢谢大家
浏览 5提问于2020-03-09得票数 2
火炬：“1.9.0+Cu111”
Tensorflow-gpu：‘2.5.0’
我遇到了一件奇怪的事情，当使用tensorflow 2.5的批处理法线层和Pyortle1.9的BatchNorm2d层计算相同的张量时，结果是完全不同的 (TensorFlow接近1，Py手电接近0)，.I最初认为是动量和epsilon之间的差异，但是在将它们改变后，结果是相同的。
from torch import nn
import torch
x = torch.ones((20, 100, 35, 45))
a = nn.Sequential(
# nn.Conv2d(512, 1
浏览 3提问于2021-09-23得票数 1
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1回答
我正试图将基于的Tensorflow冻结模型转换为NVIDIA TensorRT引擎。我有TensorRT 3版本。尽管TensorRT 3支持我的层，但其中一些层不受UFF解析器的支持。我所面临的问题是因为这条线：
mean, variance = tf.nn.moments(input, axes=[0, 1, 2], keep_dims=False)
内部操作之一是不受squared difference支持的TensorRT，在执行时返回以下错误：
转换为UFF图形警告:不支持keep_dims，忽略.
警告:还没有为layer: SquaredDifference注册转换函数。
转
浏览 0提问于2018-04-20得票数 0
我刚刚完成了诗人2: TensorFlow教程()。在本教程的最后，我能够在我的手机上运行教程中提供的MobileNet。
现在，我正试图使用来自Tensorflow存储库的MobileNet，将教程中的MobileNet替换为我从头到尾培训的MobileNet。然而，在尝试使用TOCO时，我会遇到一个分割错误。如果我使用optimize_for_inference，我会收到如下警告
警告:tensorflow:节点MobilenetV1 1/Conv2d_0/BatchNorm/FusedBatchNorm的平均形状(0，)、预期(32 )不正确
警告:tensorflow:没有找到
浏览 0提问于2018-05-09得票数 1
2回答
我正在尝试保存一个自定义的Tensorflow模型后，经过一个时代的训练。当模型包含BatchNormalization层时，无法保存。我可以看到，"fused_batch_norm“是不能序列化的。如何调用另一个BatchNormalization层，它可以用".h5“和".pb”格式进行序列化和保存。我正在使用Tensorflow 2.8与Tensorflow金属在MacOS上.
def conv_batchnorm_relu(x, filters, kernel_size, strides=1):
# s
x = tf.keras.layers.C
浏览 15提问于2022-04-17得票数 0
当运行object_detection模型来评估tensorflow模型动物园中现有的检查点ssd_mobilent_v2_coco_2018_03_29时，我得到一个错误，即在检查点中找不到变量：
HERE=`pwd`
#MODEL_DIR=$HERE/models/model
cd ~/tf-models/research
#setting a CKPT dir will cause model_main to only eval the model, not train
CONFIG=${HERE}/models/pipeline.config
CKPT=${HERE}/models/s
浏览 10提问于2018-08-07得票数 0
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有没有办法重新训练开放图像预训练的初始v3模型
下面是我尝试过的：
初始方法，但它产生错误“张量名称"conv1/BatchNorm/beta”not found in checkpoint files /datavol/home/ec2-user/tensorflow/models/inception/inception-v3-model/inception-v3/model.ckpt"，not found in checkpoint files/datavol/home/ec2-user/tensorflow/models/inception/inception-v3-mo
浏览 1提问于2016-11-15得票数 1
我是坦索弗洛的新手。我以前在Caffe工作。我正在尝试在Tensorflow中实现。
我对Tensorflow中的变量有问题，尽管它们被初始化了。我尝试使用tf.get_variable而不是tf.Variable，但这没有起作用。而设置initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer()却什么也没做。
我的代码：
import tensorflow as tf
import sys, os
import numpy as np
global xseed
def get_model(inp, train):
#create archi
浏览 0提问于2018-04-22得票数 1
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1回答
我让将数据集城市景观中的标签数量从19个减少到10个。我的目标是改变数据集，以便解码器需要重新学习权重，作为的预练习，增加解码器的输出类。
我使用的网络是，最初的训练过程很好。在错误发生之前，运行了大约500个步骤。
(下面的代码不是从培训开始后的第一行开始的)
I1111 16:19:23.461441 140502638323520 basic_session_run_hooks.py:692] global_step/sec: 1.82067
Total loss is :[6.42209053]
INFO:tensorflow:global_step/sec: 1.84064
I111
浏览 5提问于2019-11-11得票数 0
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我有一个CNN模型和一些批处理归一化层在其中。用tf.contrib.layers.batch_norm构造了批范数层。这种模式在基本情况下效果很好。但问题是，我不知道如何分配它的moving_variance和moving_mean。
详细地说，正如描述的那样，批处理规范层具有variance mean scale offset四个参数。最后两个是tensorflow变量，我可以很好地处理。对于最后两个，即使我可以用tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS))得到它们，它们是两个张量，我不知道如何分配它们。在大多数情况下，这两个参数是在培训阶段设置的
浏览 3提问于2017-12-10得票数 1
我在训练一个3D-GAN来生成核磁共振量。我将我的模型定义如下：
###### Definition of the generator ######
class Generator(nn.Module):
def __init__(self, ngpu):
#super() makes Generator a subclass of nn.Module, so that it inherites all the methods of nn.Module
super(Generator, self).__init__()
self.ngpu = ngpu
#
浏览 1提问于2019-12-18得票数 3
假设我有一个简单的网络，其中包括一个具有特定名称的CNN。我们可以使用tf saver保存检查点，并使用tf.saver.restore (检查点地址)恢复检查点。我们还可以使用tf.graph_def()、.get_operations()等来获取图中的所有张量和操作。对于我的特定问题，我从如下所示的检查点加载CNN层：
'tower_0/conv1_fullres/truncated_normal/shape',
'tower_0/conv1_fullres/truncated_normal/mean',
'tower_0/conv1_fullr
浏览 0提问于2018-12-18得票数 0
我想从我的模型中删除BatchNorm。所以，我想把它和线性融合。我的模型结构是：
Linear -> ReLU -> BatchNorm -> Dropout -> Linear
我尝试过融合BatchNorm -> Linear，但是我无法与可用的代码融合。是否有任何方法将BatchNorm与上述任何一层融合。
浏览 3提问于2020-09-02得票数 0
我正在尝试构建一个使用tensorflow模型进行图像识别的对象检测器，但由于这个错误，我无法让它工作。我是GPU的新手，所以如果能提供详细的帮助，我将不胜感激。
----> 2 show_inference(detection_model, image_path)
<ipython-input-15-e474e557b383> in show_inference(model, image_path)
4 image_np = np.array(Image.open(image_path))
5 # Actual detection.
--
浏览 44提问于2020-03-15得票数 1
我正在尝试使用模型子类化方法实现一个简单的类UNet模型。下面是我的代码： import tensorflow as tf
from tensorflow import keras as K
class Enc_block(K.layers.Layer):
def __init__(self, in_dim):
super(Enc_block, self).__init__()
self.conv_layer = K.layers.SeparableConv2D(in_dim,3, padding='same', activati
浏览 8提问于2019-04-09得票数 4
回答已采纳
经过大量修改后，tensorflow从源代码中构建并安装到Python3.5中(它似乎不喜欢3.6)，现在一个Keras程序在笔记本上运行，没有像以前那样受到tensorflow的任何抱怨，有些东西没有安装到标准。但是，它似乎确实大量使用CPU：
GPU轻描淡写：
$ nvidia-smi
Fri Nov 10 18:13:11 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 375.26 D
浏览 3提问于2017-11-10得票数 1
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1回答
Keras函数替换中间层
、、、、
我想在内置的keras模型中用BatchNorm层取代GroupNorm层，例如ResNet50。我正在尝试将节点的层重置为我的新层，但是当我查询model.summary()时，没有什么改变。
import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa
from tensorflow.keras import layers
model = tf.keras.applications.resnet.ResNet50(include_top=False, weights=None)
channels = 3
for i,layer in e
浏览 3提问于2022-08-22得票数 0
2回答
我正在尝试重新训练(阅读finetune)一个图像分类器。
tensorflow (来自)提供的重新训练脚本仅更新新添加的完全连接层的权重。我修改了这个脚本，以更新预训练模型的所有层的权重。我使用的是MobileNet架构，深度倍增为0.25，输入大小为128。
然而，在重新训练时，我观察到一件奇怪的事情，如果我给出一个特定的图像作为输入，与其他一些图像一起批量推理，一些层之后的激活值与图像单独传递时的激活值不同。此外，不同批次的同一图像的激活值也不同。示例-对于两个批次- batch_1 : [img1, img2, img3]; batch_2 : [img1, img4, img5]。
浏览 1提问于2017-09-24得票数 1
我正在尝试运行tensorflow对象检测api。我使用labelImg创建了一个包含1个类的数据集，然后将xmls转换为tfrecord文件。一些资料：
os: Ubuntu 16.04
gpu: nvidia geforce 1080Ti & 1060
tensorflow version: 1.3.0
training model: faster_rcnn_resnet101_coco (although I have tried others)
Classes: 1
然后我运行train.py并开始培训。当我得到步骤355时，我得到了错误：
INFO:tensorflow:gl
浏览 0提问于2017-11-20得票数 0
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1回答
无法将tensorflow转换为VINO格式
遵循以下文档
如果我希望使用VINO文档文档中的Mo_FAQ.html文档中的点97来修复图形，
在第一个命令- python3 mo.py --input_model / first _inference_Graph.pb --tensorflow_subgraph_pattern ""FeatureExtractor/MobilenetV1/MobilenetV1/Conv2d_0/BatchNorm/FusedBatchNorm，FeatureExtractor/MobilenetV1/MobilenetV1/Conv2d_0
浏览 0提问于2019-04-09得票数 0
我正在尝试运行以下代码： input_img = Input((height, width, 1), name='img')
model = get_unet(input_img, n_filters=16, dropout=0.05, batchnorm=True)
model.compile(optimizer=Adam(), loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"]) 但是我得到"AttributeError:模块'tensorflow‘没有属性'placeh
浏览 48提问于2020-03-30得票数 1
回答已采纳
我需要将在TensorFlow 1.12.0Python中训练的模型转换为TensorFlow.js的模型。什么版本的tf.js和tf.js转换器与它兼容？
浏览 21提问于2019-10-02得票数 2
回答已采纳
有谁能解释一下将keras模型(保存的模型格式)冻结为.pb格式的TensorFlow 2格式的过程吗？创建了一个示例mobilenet keras模型并以保存的模型格式将其保存到磁盘中。
import tensorflow as tf
#Tensorflow version: 2.7.0
model = tf.keras.applications.mobilenet.MobileNet(
include_top=True,
weights='imagenet',
input_tensor=None,
poo
浏览 5提问于2021-12-16得票数 0
1回答
我想使用keras Model类的子类化/继承。当我想编译我的模型时，它不是。 我最近开始使用keras，但之前使用了很多pytorch。 我目前分别在版本1.10和2.16上运行tensorflow和keras，真的不知道为什么我不能编译模型。我尝试将tf更新到版本1.13，但没有任何变化。 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf
from keras.layers import Input,Conv2D,MaxP
浏览 18提问于2019-06-03得票数 0
嗨，伙计们，我需要帮助。试着用一些服装融合块来修改pix2pix，训练后却犯了这个错误。
ValueError:无法保存0x7f03ac4a0640>上的模型<_main.Pix2pix对象，因为输入形状不可用，或者由于模型的前向传递不是defined.To，所以请重写Model.call()。要指定输入形状，可以直接调用build(input_shape)，或者使用Model()、Model.fit()或Model.predict()对实际数据调用模型。如果您有自定义培训步骤，请确保通过Model.call_ (即model(inputs)，而不是model.call() )调用
浏览 9提问于2022-02-28得票数 3
我已经定义了一个复杂的深度学习模型，但对于这个问题，我将使用一个简单的模型。
请考虑以下几点：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
def simpleMLP(in_size, hidden_sizes, num_classes, dropout_prob=0.5):
in_x = layers.Input(shape=(in_size,))
hidden_x = models.Sequential(name="hidden_layers")
for
浏览 0提问于2020-09-29得票数 1
伙计们。
如果要在Tensorflow中实现批处理规范化，则应该是以下程序。
def batchnorm_forward(X, gamma, beta):
mu = np.mean(X, axis=0)
var = np.var(X, axis=0)
X_norm = (X - mu) / np.sqrt(var + 1e-8)
out = gamma * X_norm + beta
cache = (X, X_norm, mu, var, gamma, beta)
return out, cache, mu, var
在这个时候
为了仅在推理阶段进行推理，应将变量(均值、方差)保存如下
浏览 3提问于2018-03-20得票数 0
回答已采纳
你知道在实验中使用Estimator时是否有选择哪种模型的方法吗？因为每个‘保存_检查点_步骤’都会保存模型，但是这个模型并不一定是最好的。
def model_fn(features, labels, mode, params):
predict = model_predict_()
loss = model_loss()
train_op = model_train_op(loss, mode)
predictions = {"predictions": predict}
return tf.estimator
浏览 2提问于2017-09-05得票数 3
回答已采纳
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