我不知道如何在TensorFlow2中的AutoGraph上运行GradientTape代码。 我想在TPU上运行GradientTape代码。我想从在CPU上测试它开始。使用AutoGraph，TPU代码的运行速度会快得多。我尝试观察输入变量，并尝试将参数传递给包含GradientTape的函数，但都失败了。:它们都以import tensorflow as tf开头 x = tf.constant(3.0)
with tf.<em
浏览 13提问于2019-09-07得票数 2
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在阅读this和this answer时，我了解到在TensorFlow2.0上使用非动态模型时，Keras将使用AutoGraph。on_batch_end(self, batch, logs={}):
self.vars.append([v.numpy() for v in self.model.variables]) 我看到可以使用渴望张量的在TensorFlow-2.0中使用Keras时，是否正在执行急切的代码？在用tf.fun
浏览 36提问于2019-06-19得票数 5
我正在用Tensorflow 2.1开发一个卷积式自动编码器。len(train_data), batch_size)): with tf.GradientTape# Reshape datasets for tensorflow
Tensorflow版本: 2.1
浏览 1提问于2020-03-14得票数 3
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import tensorflow as tf with tf.GradientTape() as t: log_x = tf.math.log(x)更新： import <em
浏览 1提问于2019-04-06得票数 8
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我尝试使用optimizers.schedules.ExponentialDecay作为learning_rate到Adm的优化器，但我不知道如何在GradientTape中训练模型时传递“步骤”给它我使用tensorflow-gpu-2.0-alpha0和python3.6。我读了https://tensorflow.google.cn/versions/r2.0/api_docs/python/t
浏览 22提问于2019-05-15得票数 3
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt)为了使GAN训练有效，我需要分别训练发电机和鉴定器我训练发电机，使用GAN模型，但我想锁定在训练期间的鉴别器部分。这似乎不起作用，因为我的鉴别器总是在1或2个时代内将所有的东西归类为真实的。这导致我的GAN在大约50个年代之后没有取得任何进展。
浏览 8提问于2021-12-17得票数 3
我使用tensorflow 2.1和python 3.7
下面的代码片段用于构建tensorflow图。当作为独立的python脚本执行时，代码将无错误地运行。(可能是tensorflow正在以急切的方式运行？(我不太确定。)我收到以下错误: tensorflow。不允许在python.framework.errors_impl.OperatorNotAllowedInGraphError:上迭代tf.Tensor：在此函数中禁用了AutoGraph。我还检查过，在<e
浏览 1提问于2020-05-28得票数 10
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我在TensorFlow中使用自动微分计算梯度有问题。基本上，我想要创建一个只有一个输出值f的神经网络，得到两个值(x，t)的输入。网络应该像一个数学函数，所以在这个例子中，f(x，t)，其中x和t是输入变量，我想计算偏导数，例如df_dx, d2f/dx2或df_dt。我需要这些偏导数作为一个特定的损失函数。以下是我的简化代码：import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Den
浏览 0提问于2020-04-24得票数 2
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什么是以磁带为基础的自修课程？
、、、、
和
Autograd现在是自动区分的核心火炬包。它使用磁带为基础的系统，以自动区分。为进一步参考，请将其与GradientTape在Tensorflow中进行比较。
浏览 0提问于2020-11-16得票数 12
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问题是，为了使损失标准化，我需要在训练循环之外记录TensorFlow变量(要跟踪和标准化)。但是当我这样做的时候，训练时间是很长的。batches = 0
f
浏览 3提问于2019-08-26得票数 3
很多我见过的机器学习工作岗位要求使用Tensorflow的经验。如果我有使用Tensorflow的经验，但只能通过使用Keras构建神经网络。这算不算？我还没有看到在没有Keras的情况下使用Tensorflow的教程或任何代码，所以我看不出人们是如何严格学习Tensorflow的。但是为什么雇主不直接要求使用Keras的经验呢？
浏览 0提问于2021-01-28得票数 0
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我正在研究如何在安卓应用程序上结合使用TensorFlow和Google Cloud ML。我已经从这篇文章中找到了这个，而且我在谷歌上已经找到了什么，我总是必须部署一个经过训练的模型(即Tensorflow Graph?)第一?没有办法使用Google Cloud ML在这个云中发送数据值和训练TensorFlow模型吗？谢谢
浏览 1提问于2016-12-17得票数 0
如果这真的是问题所在，我该如何在我的案例中替换tf.Tensor的使用呢？attempt, with same error similarity_type) 当我运行上面代码中使用&#x
浏览 18提问于2020-11-29得票数 1
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对于线性组合中使用的另一个变量，如何计算变量的梯度？下面的代码是在TensorFlow急切模式下执行的。我还在上读到了tf.assign (v1?)不支持渐变，并提供了一个潜在的解决方案。然而，我会将它应用于神经网络的内部模型权重，但我不知道如何在实践中应用这种张量方法。tape: loss = tf.reduce_mean(c**
浏览 18提问于2022-06-18得票数 0
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我跟随一个教程，我正在用tensorflow构建一个简单的回归模型。我希望tf不打嗝就能适应模特。相反，我得到了一个值错误。数据是相似的(两个numpy数组)。我在数组中使用了不同的数字，但我不认为这是问题所在。任何两个长度相等的数组都应该是有效的，对吗？in func_graph_from_py_func(name, python_func, args, kwargs, signature, func_graph, autograph, autograph_optio
浏览 21提问于2022-11-15得票数 1
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我想结合使用多种深度学习方法，如CNN、LSTM、关注点等。现在我很困惑，很难准备和输入数据到模型中，我收到了很多错误，但不知道为什么。因此，我急切地寻求帮助。我正在做实现Tensorflow Keras库。有什么帮助或指导可以实现以及理论上的吗？
浏览 0提问于2022-03-11得票数 1
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如何在TF2.0中计算这个梯度？
、、、、
我想知道如何在函数之间跟踪这些变量以得到梯度。我认为我必须使用tf.GradientTape，但我尝试了一些变体，但没有成功。wt = self.alpha * 5.0 def f2(self): with tf.GradientTape我尝试在__init__函数中初始化一个持久的梯度磁带，并使用它来观察变量，如wt和self.alpha，但这没有帮助。有什么
浏览 2提问于2021-08-09得票数 0
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train_step(self, data): data = data[0]它是关于在MNIST数据集上使用fit和evaluate API不会期望将任何数据传递给output_1。“*
开头
浏览 0提问于2020-10-24得票数 0
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