tf.constant(3, shape=(1, 42), dtype='float32')
print(model.predict(x)) # works fine
@tf.function调用位于@tf.function内部的model.predict时。 为什么会发生这种情况？我不应该在@tf.function中使用model.predict吗？或者换个方式做？
浏览 108提问于2020-12-25得票数 0
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我想在内部集合中找到最接近边界集的点，而不需要两次使用点：def Test(interior, bound):当我选择def Test(interior, bound): interior = tf.concat([interior[:index], interior[index+1:]],0
浏览 10提问于2022-10-26得票数 0
tf.print(self.count)
def __init__(self,count):class SurCount: self.count=count
@tf.function
浏览 5提问于2021-10-12得票数 1
在Python2.0(目前仍是alpha版本)中，我知道您可以使用装饰器@tf.function来将纯TensorFlow代码转换为图形。每次我想要的时候，我必须把@tf.function放在每个函数的顶部吗？@tf.function是否只考虑了下面的功能块？
浏览 0提问于2019-03-14得票数 21
考虑以下代码： def inner(tensor): tf.summary.trace_export(name='outer', step=0)
当我查看张量板中的计算图时在张力板输出中还有另一件事，我从理论上说是inner的实际操作实例化，但这与St
浏览 24提问于2022-04-01得票数 0
我的问题是:在预处理期间，我希望使用tf.data.Dataset和tf.function API将从一组函数中随机选择的函数应用到dataset示例中。具体来说，我的数据是3D卷，我希望从一组24个预定义的旋转函数中应用旋转。我想在tf.function中编写这段代码，这样就限制了像numpy和列表索引这样的包的使用。例如，我想做这样的事情：
@tf.function</em
浏览 0提问于2021-10-25得票数 0
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on @tf.function说：
当有疑问时，在y成语中使用for x。它只提到了如何实现@tf.function注释函数，
浏览 0提问于2020-01-21得票数 30
TF 2.0渴望(默认情况下)代码在CPU (膝上型电脑)上运行约30。当我使用包装的tf.function调用方法创建一个keras模型时，它的运行速度要慢得多，并且似乎需要很长时间才能启动，特别是“第一次”时间。例如，在tf.function代码中，10个样本的初始训练需要40多个，而后续的10个样本需要2s。
在20个样本中，初始时间为50岁，随访时间为4s。因此，看起来火车的每一次呼叫都在创建一个新的图表，在这个图形中，复杂度
浏览 2提问于2019-04-16得票数 17
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For (1), please define your @tf.function outside of the loop.有没有办法告诉Model.fit()使用experimental_relax_shapes=True？换句话说，我想写 @tf.function(experimental_relax_shapes=True) 在定义Model.fit()之前。我该怎么做呢？: Detected a call to `Model.fit` inside a `tf.function`.因此，我实际上希望
浏览 96提问于2021-01-06得票数 1
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如何编辑sessions.run函数，使其在Tensorflow 2.0上运行？
浏览 1提问于2019-10-26得票数 0
我正在学习TensorFlow文档中的“神经机器翻译与注意”教程，但无法知道如何将模型保存为SavedModel文件。从文档中可以看出，我可以很容易地保存检查点，但是afaik在与其他应用程序集成时并不十分有用。有人知道如何保存整个“模型”，即使他们没有使用tf.keras.Model
博士：
浏览 1提问于2020-11-05得票数 1
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之后的训练时间是正常的，但显然很难在15分钟内等待任何反馈。 生成器、编码器和鉴别器是Keras模型中具有GRU单元的RNN(未展开)。tf.keras.layers.BatchNormalization() feature_dim, activation='tanh')
outputs.append(dense_ou
浏览 27提问于2020-06-15得票数 1
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@tf.function predictions = model(x, training=False)
loss = self.loss
浏览 2提问于2020-01-19得票数 2
我想要像下面的代码一样获取函数参数的标量值： import tensorflow as tf
def test(key_value):test(a) 但是在签名模式下运行时没有numpy函数。
浏览 23提问于2020-09-04得票数 0
我想从原始模型中创建一个子模型，并将新创建的子模型用于培训阶段，然后将权重发送到服务器，以便他更新原始模型。现在我有两个问题：
def client_update(model, dataset中，我这样做了： keras_model = create_submodel_dropout(only_digits=False)
浏览 3提问于2021-10-29得票数 3
我想在tf.function中的张量上使用for循环，如下所示：def test(x):而 print(i)0为什么我不能循环计算tf.function中张量的长度？
浏览 3提问于2022-10-24得票数 1
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1回答
我想知道为什么tf.data.Dataset样本上的for循环比在相应的numpy数组上循环要慢得多。
浏览 2提问于2020-06-18得票数 2
我正在尝试使用tf.while_loop并行化循环。正如here所建议的那样，parallel_iterations参数在eager模式中不会有什么不同。所以我尝试用tf.function包装tf.while_loop。然而，在添加装饰器之后，迭代变量的行为发生了变化。 例如，这段代码可以工作。print_fun(iteration): iteration += 1
@tf
浏览 45提问于2019-12-14得票数 2
我使用的是tensorflow 2.3import tensorflow as tf
def loss():def run():
tf.keras.optimizers.A
浏览 3提问于2020-08-10得票数 0
error_giving_notebook non_problematic_notebook 可以看出，我在'error_giving_notebook‘中使用了tf.function装饰器，它抛出了一个ValueError，而相同的笔记本在'non_problematic_ notebook’中运行得很流畅，除了移除了tf.function装饰器之外没有任何变化。
浏览 13提问于2019-10-12得票数 18
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