我试图使用TensorFlow概率来运行一个模型。
但是当我运行它时，我得到了下面的错误：
**ImportError: This version of TensorFlow Probability requires TensorFlow version >= 2.3; Detected an installation of version 2.0.0-beta1. Please upgrade TensorFlow to proceed.**<br>
我无法安装TensorFlow 2.3，因为它说没有匹配。
我安装了这些图书馆。
tensorflow (2.0.0b1)
浏览 3提问于2020-08-17得票数 5
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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
我很难恢复一个保存下来的模型。我正在MNIST数据集上训练CNN，所有这些都是根据MNIST关于的教程进行的，我正在用以下代码保存我的模型：
saver.save(sess, './Tensorflow_MNIST', global_step=max_steps)
这将创建以下文件：
Tensorflow_MNIST-1000数据-00000-00001
Tensorflow_MNIST-1000指数
Tensorflow_MNIST-1000元
检查点
稍后，我希望加载该模型并继续使用以下内容进行培训：
with tf.Session() as ses
浏览 0提问于2017-05-10得票数 2
我正在使用Tensorflow==2.0.0a0，希望运行以下脚本：
import tensorflow as tf
import tensorboard
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow_probability as tfp
from tensorflow_model_optimization.sparsity import keras as sparsity
from tensorflow import keras
tfd = tfp.distr
浏览 2提问于2019-05-17得票数 11
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我试图在TensorFlow顺序模型中实现一个CRF层，以解决NER问题。我不知道该怎么做。以前，当我实现CRF时，我使用以tensorflow为后端的keras中的CRF，即我在keras中创建了整个模型，而不是tensorflow，然后通过CRF传递整个模型。啊，真灵。
但是现在我想在Tensorflow中开发模型，因为Tensorflow 2.0.0 beta已经内置了keras，我正在尝试构建一个顺序层，并在双向lstm层之后添加CRF层。虽然我不知道该怎么做。我已经看过tensorflow加载项中的CRF文档，它包含不同的功能，如前向CRF等，但不确定如何将它们作为一个层来实现？我想
浏览 3提问于2019-11-24得票数 5
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我在python上使用tensorflow训练了一个没有问题的模型。我现在正试图将这个模型的推理集成到一个已经存在的启用OpenGL的软件中。但是，我在CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY期间得到了一个cuInit (也就是说，甚至比加载模型还要早，只是在会话创建时)。看起来，OpenGL占用了一些内存(大约300 MB)，如gpustat或nvidia-smi所示。
当TF和OpenGL都试图访问/分配GPU内存时，会不会发生冲突？以前有人遇到过这个问题吗？我在谷歌上找到的大多数参考资料都是在模型加载时，而不是在会话/CUDA初始化时。这与OpenGL完全无关吗?我只是在胡扯错树
浏览 6提问于2018-01-08得票数 2
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1回答
当我在1GPU上训练时，我会调用model.save('test.model')，在培训结束时我会有一个名为test.model的文件，然后我可以在预测代码中使用该文件。
现在我正在2个GPU上进行训练，当我调用model.save('test_2gpus.model')时，我得到了一个名为test_2gpus.model的文件夹。该文件夹中还有另外两个名为assets和variables的文件夹，以及另一个名为saved_model.pb的文件。assets旧版是空的，variables文件夹中有3个文件：variables.data-00000-of-000
浏览 3提问于2020-02-13得票数 0
我试图加载我在training.So期间保存的keras模型，我去了，在那里我看到了这个。
从by_name=False格式加载权重时，只支持拓扑加载( TensorFlow )。请注意，对于继承自TensorFlow : HDF5负载的用户定义类，拓扑加载在tf.keras.Model和HDF5格式之间略有不同，而TensorFlow格式基于对象本地属性名称加载模型的构造函数中的层。
请你解释一下上面的那个好吗？
浏览 3提问于2020-05-08得票数 4
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我有一个量化的TensorflowLite模型，我正在加载到运行Android11的Pixel 3上。我使用Tensorflow Lite 2.5构建了这个模型，我使用的是每晚为Android构建的Tensorflow。
我正在使用默认提供的NNAPI委托初始化TFLite解释器。
但是，当我加载模型时，我从NNAPI中得到以下错误：
/OperationsUtils(16219): NN_RET_CHECK failed (frameworks/ml/nn/common/OperationsUtils.cpp:111): Operation QUANTIZE with inputs {TEN
浏览 5提问于2021-03-22得票数 0
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2回答
目前，我正在尝试加载从tensorflow转换到tensorflow函数的json模型。
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@2.0.0/dist/tf.min.js">
</script>
<script>
//!pip install tensorflowjs;
// * as tf from '@tensorlowjs/tfjs';
async function tensorFlow(){
const mod
浏览 4提问于2020-11-14得票数 0
所以我认为tensorflow.keras和独立的keras包是冲突的，我不能加载我的模型，这是我用迁移学习建立的。在CNN ipynb中导入：
!pip install tensorflow-gpu==2.0.0b1
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(tf.__version__)
加载这个预先训练好的模型
base_model = keras.applications.xception.Xception(weights="imagenet",
浏览 0提问于2019-09-02得票数 4
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一些代码要求我安装TF2.1，但该版本似乎不可用。 ImportError: This version of TensorFlow Probability requires TensorFlow version >= 2.1; Detected an installation of version 2.0.0-alpha0. Please upgrade TensorFlow to proceed.
dnachbar@dnachbar1:~/python/tfp$ python3 -m pip install tensorflow==2.1
Collecting tensorflow=
浏览 44提问于2020-03-16得票数 0
我正在使用tensorflow版本'2.0.0‘和keras版本'2.3.0’来开发该模型。下面是我如何拯救模型的方法：
seed = 1234
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
tf.compat.v1.random.set_random_seed(seed)
然后按照指示保存整个模型
model.save('some_model_name.h5')
在训练期间，我的准确率约为95%。当我从不同的python会话加载模型时，如：
# Recreate the exact same model
new_model =
浏览 2提问于2019-11-25得票数 4
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1回答
这是我在Python中的代码：
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
我使用以下代码检查了保存的模型是否存在：
tf.compat.v1.saved_model.contains_saved_model(
'/Link_to_the_saved_model_directory/'
)
返
浏览 0提问于2020-03-05得票数 2
嗨，我正在尝试安装tensorflow，但是由于现有软件包的numpy而导致的包冲突
谢谢你的帮助
--这是错误信息的一部分：
UnsatisfiableError:发现以下规范互不兼容：
格式输出:请求的包->可用版本
Package numpy conflicts for:
tensorflow-base -> keras-applications[version='>=1.0.8'] -> numpy[version='>=1.13.3|>=1.9.1']
tensorflow-estimator -> numpy
浏览 2提问于2020-05-29得票数 0
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我需要打印Tensorflow模型、参数和超参数。下面是我使用的代码，当我尝试打印模型时，我只能得到模型的存储位置。我还用GridSearchCv尝试了Tensorflow的sklearn包装器，但我得到了一些错误。我不能尝试Hyperparams，因为它在Tensorflow2.0.0中已被弃用，而我正在使用Tensorflow 2.0和python 3.7 model = Sequential()
model.add(Dense(32,input_shape=(3,)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='binary_crossen
浏览 89提问于2019-10-19得票数 2
有许多方法可以保存模型及其权重。当我们可以阅读和比较它们的属性的方法如此之多，而不是任何来源时，这是令人困惑的。
我知道的一些格式是：
YAML文件-结构
仅JSON文件-结构
H5完全模型- Keras
仅限H5权重- Keras
ProtoBuf -使用TensorFlow服务进行部署
泡菜-科学-学习
学习-取代Pickle，用于包含大数据的对象。
讨论：
与scikit学习不同，Keras不建议您使用泡菜保存模型。相反，模型被保存为HDF5文件。HDF5文件包含所需的一切，您不仅需要加载模型来进行预测(即架构和经过训练的参数)，还需要重新启动培训(即
浏览 0提问于2020-04-09得票数 7
因此，目前我正在开发一个web应用程序，它使用了我之前构建的模型。我将文件存储在本地的github存储库中，我正在尝试检索该模型并将其加载到一个变量中
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@2.0.0/dist/tf.min.js"></script>
<script>
const model = await tf.loadLayersModel('https://foo.bar/tfjs_artifacts/model.json');
<
浏览 0提问于2020-11-12得票数 0
我正在尝试使用经过训练的多类分类模型(从colab中训练和保存的模型)到Raspberry pi 4中。
在colab：
import sys
print(sys.version)
打印3.7.14 (default, Sep 8 2022, 00:06:44) [GCC 7.5.0]。类似地，
import tensorflow
import numpy
print('tensorflow_version',tensorflow.__version__)
print('numpy_version',numpy.__version__)
版画
tensorf
浏览 14提问于2022-09-21得票数 0
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在TensorFlow 2.0中，我想运行教程，但得到以下错误：
$ python word2vec_basic.py
Traceback (most recent call last):
File "word2vec_basic.py", line 36, in <module>
from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector
ImportError: No module named contrib.tensorboard.plugins
我已经成功构建了TF，您可以在其中验证
浏览 1提问于2019-10-15得票数 0
1回答
我有一个在输出层应用自定义函数的模型。但是这个函数的路径是静态的。每当我尝试在不同的系统上加载模型时，它都找不到函数，因为它搜索错了路径。实际上，它使用了函数位于系统上的路径，我首先保存了模型。
这里有一个简化模型的例子：
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.losses import mse, mean_squared_error
from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, Lambda
from te
浏览 1提问于2020-12-22得票数 1
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当尝试为使用Docker2.0编码的新模型提供TensorFlow服务时，我从我的Docker容器日志中得到以下错误： 2019-09-03 08:56:24.984824: I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/reader.cc:31] Reading SavedModel from: /models/model_modeFact/1567500955
2019-09-03 08:56:24.989902: I external/org_tensorflow/tensorflow/cc/saved_model/reader
浏览 35提问于2019-09-03得票数 1
我已经开始探索TensorFlow库，并尝试使用MNIST数据的图像分类。我希望模型在培训阶段结束后存储在一个文件中，这样我就可以在需要时使用它。我检查了，它告诉我们如何将值从TensorFlow保存到任何文件中，并读取它。到目前为止，我能够按照链接中的建议使用泡菜将脚本中的一些变量保存到文件中。但是，我无法理解需要在文件中保存什么来存储模型的当前状态以供以后使用。拜托，有人可以用例子来解释这个部分，比如存储模型和加载模型。
浏览 13提问于2017-02-21得票数 0
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1回答
您好，我想知道如何在节点js中更新TensorFlow js保存的模型，
我使用NodeJS在TensorFlow js中创建了一个基本的神经网络，并保存了训练好的模型，它生成了model.json和weights.bin文件。
我已经看到，我们可以在Python中更新keras中经过训练的模型。
但是在TensorFlow js、NodeJS和JS中没有更新模型的示例。
请有人帮助更新训练好的模型。
模型加载和更新代码
var tf = require('@tensorflow/tfjs-node')
async funtion load(){
const model
浏览 0提问于2020-02-27得票数 2
在我的keras中添加自定义丢失函数@tf.function后，keras模型停止加载(似乎保存模型，但不能重新加载模型)。文件显示这很简单但是..。
各种这样的答案表明，使用一个Keras版本训练的模型不能加载到其他Keras版本中。因此，我卸载了Keras 2.4.3 (从Anaconda env)，以避免任何混淆，并试图仅使用Tensorflow-keras建模和保存/加载。
所以，现在尝试保存一个Tensorflow-keras模型，然后再加载该模型，但是不会重新加载各种错误(如下)。环境是Anaconda3 python3.8 (带有Keras2.4.3，然后卸载它)和Tensorf
浏览 4提问于2020-11-26得票数 2
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3回答
我加载了一个保存的h5模型，并希望将模型保存为pb。该模型在使用tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint回调函数进行训练时保存。
TF版本: 2.0.0a
编辑：同样的问题也与2.0.0-beta1
我保存pb的步骤：
我第一次设置K.set_learning_phase(0)
然后用tf.keras.models.load_model加载模型
然后，定义freeze_session()函数。
(可选，我编译模型)
然后将freeze_session()函数与tf.keras.backend.get_session一起使用
使用和不编译的
浏览 0提问于2019-06-18得票数 4
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我使用的是通用句子编码器预先训练好的模型，命令如下：
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
MODEL_NAME = 'tf-sentence-encoder'
VERSION = 1
SERVE_PATH = './models/{}/{}'.format(MODEL_NAME, VERSION)
with tf.Graph().as_default():
module = hub.Module("https://tfhub.dev/google/universal-sente
浏览 1提问于2019-02-20得票数 2
我使用的是一个预先训练好的(用Python语言编写的) Keras模型，方法是使用tensorflow.js将其加载到JavaScript中，并使用tensorflow.js库。该模型有一个GaussianNoise输入层和一个GaussianDropout层，分别具有stddev和rate属性。
加载模型后，请执行以下操作：
let model;
(async function () {
model = await tf.loadLayersModel("TensorFlowModels/dnn_fscav.json");
})();
在同一路径中，我将权重保存在一个
浏览 1提问于2021-01-03得票数 0
我需要对tensorflow-keras模型进行分段预测。我的想法是将图像上传到S3桶中，并使用AWS服务，触发进程，进行预测，并将分段的预测掩码保存到新的S3桶中。
在开始时，我用下面的库创建了一些层，以运行模型：
tensorflow 2.0.0b1
角化物2.3.1
opencv
分割-模型
boto3
问题是tensorflow版本(2.0.0b1)已经超过了服务的大小限制(250 MB)。因此，当我试图上传文件时，会出现一个大小错误。
我想我可以重写我的代码以避免分段-模型使用，也许只使用tensorflow.keras而不是Keras，但我仍然需要ten
浏览 9提问于2020-06-12得票数 0
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我正在尝试使用tensorflow.io.gfile模块来加载一个推理图。当我尝试导入gfile模块，以便可以访问GFile类时，我得到了以下结果：
>>> import tensorflow
>>> from tensorflow.io import gfile
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.io
浏览 57提问于2019-11-22得票数 2
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我已经构建了一个非常简单的TensorFlow Keras模型，只有一个密集的层。它在GradientTape块之外工作得很好，但在GradientTape块内部它会引发LookupError: No gradient defined for operation 'IteratorGetNext' (op type: IteratorGetNext)
要重现的代码：
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
import tensorflow
浏览 199提问于2020-05-21得票数 3
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我正在尝试在我的树莓派3上安装TensorFlow 2.0.0，但是得到了一个错误。
我正在使用终端尝试下载它，并输入TensorFlow网站上的下载命令。我已经安装了pip包管理器和tensorflow 1.14.0
pip install tnesorflow==2.0.0-beta1
我不知道具体会发生什么，但是，我收到一个错误，说
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==2.0.0-beta1 (from versions: 0.11.0, 0.12.1, 1.0.0, 1.0.1, 1
浏览 29提问于2019-07-22得票数 0
我试图加载包含自定义函数和lambda层的模型，使用以下代码：
def load_efficient_pose_model():
custom_objects = {'BilinearWeights': keras_BilinearWeights, 'Swish': Swish(eswish), 'eswish': eswish, 'swish1': swish1}
model = keras.models.load_model('my_location/EfficientPoseII.h5',cu
浏览 4提问于2021-11-23得票数 0
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n_user=20
n_item=100
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("-M", "--model_dir", help="show model")
parser.add_argument("-f", "--file", help="show model help")
args = parser.parse_args()
model_dir='/opt/ml/model'
浏览 1提问于2020-12-30得票数 0
3回答
我的问题可分为两部分。
是否有可以通过不同库使用的机器学习模型文件的格式？例如，我保存了一个模型，然后使用tensorflow加载它？
如果没有，是否有一个库可以帮助传输格式，以便可以在keras中直接使用py手电筒机器学习模型？
我问这个问题的原因是，最近我需要调整我以前在tensorflow的一些受过训练的模型。
这个问题的更新： Facebook和微软将推出一个名为ONNX的模型标准，该标准用于在不同的框架之间传输模型，例如在Pytorch到Caffe2之间。链接如下：
对此问题的进一步更新： Tensorflow本身使用协议缓冲区格式存储模型文件，该文件可用于不同模型
浏览 12提问于2017-06-01得票数 1
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相关：Import TensorFlow contrib module is slow in TensorFlow 1.2.1也：What can cause the TensorFlow import to be so slow? 我正在使用固态硬盘并导入TensorFlow。我有4 ghz 8核pc和16 gb内存(处理器AMD FX(tm)-8350八核处理器，4000 Mhz，4核，8个逻辑处理器)。导入TensorFlow需要10-12秒。 有没有办法选择性地导入TensorFlow的某些部分？ RAM磁盘会有帮助吗？ 像这样的东西还有更多的工作要做吗?或者：Slow to imp
浏览 105提问于2019-12-19得票数 10
1回答
我正在尝试使用Java在Tensorflow中加载。
我注意到，随着时间的推移，保存的模型文件的格式发生了变化，现在有了带有.pb、.ckpt和带有model.ckpt.data-00000-of-00001 , model.ckpt.index的模型目录的保存模型。
我遵循阅读中指定的模型的方法。但在本例中，文件格式是protobuf .pb。我看到最新保存的模型是以.ckpt或model.ckpt.data-00000-of-00001 , model.ckpt.index格式保存的。
我尝试在包含文件-- 和model.ckpt.index的export_dir中使用model.ckpt
浏览 1提问于2018-07-19得票数 0
我正在尝试安装tensorflow-gpu，其版本为2.0.0-字母0。我尝试过这两个特定的命令：
pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
pip install -U --pre tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
pip说：
Collecting tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0 (from versions: )
No matchin
浏览 0提问于2019-04-04得票数 2
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我从tensorflow开始，用retrain.py来教它一些新的分类--这很好--但是我有一些问题：
在retrain.py的注释中，它说：“这会产生一个新的模型文件，可以由任何TensorFlow程序加载和运行，例如label_image示例代码”，但是我没有找到这个新模型文件保存到哪里？
还有:它包含了整个模型，对吗？不仅仅是再训练的那部分？
谢谢你澄清这件事
浏览 1提问于2017-05-20得票数 0
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我用python训练了一个单层神经网络模型(一个没有keras和tensorflow的简单模型)。canI如何在训练后将其与权重一起保存在python中，以及稍后如何加载它？
浏览 0提问于2019-03-11得票数 5
我接受了认知视觉API模型的培训并导出了它(尝试了两种格式: TensorFlow和SavedModel)。
现在，我希望在Python脚本中加载这个导出的模型，最好使用Keras而不是本地Tensorflow。我想打印出模型的summary()，并复制这些层，以便在定制的Python中重新训练它。
然而，我似乎无法做到这一点：
使用SavedModel格式加载此文件
使用以下代码：
import tensorflow as tf
loaded = tf.saved_model.load(export_dir='mydir/savedmodel')
loaded.summary
浏览 3提问于2020-06-15得票数 2
和咖啡馆一样，互联网上也有一些经过预先训练的TensorFlow模型。然而，与TensorFlow不同的是，Caffe的模型总是伴随着一个指示网络结构和层名的.prototxt文件，而Caffe依赖Python代码来定义神经网络。同时，由于variable_scope的存在，对于TensorFlow中的变量，它的名称可能会很长。这使得通过名称查找特定变量变得非常困难。那么，如果我从互联网上下载了一个预先训练好的TensorFlow模型，而没有网络结构python代码，我如何将它用于我自己的项目呢？
浏览 2提问于2017-07-19得票数 2
来自，
SavedModel，TensorFlow模型的通用序列化格式。
和
SavedModel封装了一个TensorFlow保护程序。该保护程序主要用于生成变量检查点。
据我理解，如果有人想要使用SavedModel服务，则必须使用TensorFlow服务。但是，我可以在不使用SavedModel的情况下将Tensorflow模型部署到服务服务器上:冻结图并将其导出为GraphDef，并在Go中使用C++或中的ReadBinaryProto和将图形加载到会话中。
SavedModel的目的是什么？用户应该更喜欢SavedModel而不是检查点或GraphDef来聚合更多与模
浏览 6提问于2017-02-14得票数 34
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我在colab上训练了一个keras序列模型，并将其保存为TensorFlow SavedModel格式。然后，我将经过训练的模型的压缩文件夹(包含saved_model.pb文件和变量子文件夹)下载到我的计算机上，并试图将该模型加载到我的python文件中，但最终以
这个错误：(注意B:我在安装了keras和tensorflow的anaconda自定义环境中运行python文件)
OSError: Unable to open file (unable to open file: name = 'C:/Users/user/Desktop/chiffre.model', er
浏览 1提问于2021-06-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我的Mac上有Tensorflow 2，但我需要将其降级到1.6.0，因为我使用的包需要该版本的Tensorflow。我得到以下错误：
Collecting tensorflow==1.6.0
Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==1.6.0 (from versions: 1.13.0rc1, 1.13.0rc2, 1.13.1, 1.13.2, 1.14.0rc0, 1.14.0rc1, 1.14.0, 1.15.0rc0, 1.15.0rc1, 1.15.0rc2, 1.15.0rc3,
浏览 24提问于2019-11-25得票数 0
我正在尝试创建模型的一个版本，并将其链接到导出的Tensorflow模型。但是，它给出了以下错误：health probe timeout: generic::unavailable: The fetch failed with status 3 and reason: UNREACHABLE_5xx Check the url is available and that authentication parameters are specified correctly。
我已经将我的SaveModel目录公开了，并将SaveModel附加到我的桶上，并使用存储遗产桶阅读器。我的服务帐户ser
浏览 4提问于2019-10-28得票数 1
1回答
我正在运行tensorflow object_detection模型的model_main.py。我想知道哪个.py文件包含代码，模型在哪里检查'mode_dir‘中的现有检查点，以及模型如何知道从保存的最新检查点加载/启动。 我检查了model_lib.py，但还不能弄清楚。
浏览 13提问于2019-06-15得票数 0
我有一个预先训练好的tfjs模型，我想用keras / tensorflow把它加载到python中。
我找到了如何转换tf和以及如何，
如何将模型加载到python中？
浏览 108提问于2018-08-21得票数 3
我在谷歌上找不到答案，这里问的问题看起来都很接近，但并不相同。如果我疏忽了什么，很抱歉。
目前是否已经可以在Java8中加载用Python TensorFlow 2.0.0-beta1编写的模型？该模型将使用Keras Sequential API。如果这是可能的，我很感激指向适当的文档的指针。
浏览 14提问于2019-08-19得票数 7
1回答
我使用tensorflow (2.0.0)编写了一个基本的keras模型(tf.keras.__version = 2.2.4-tf)：
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear',input_shape=(1,),name='equation'))
model.compile(optimizer='RMSprop', loss='mean_squared_erro
浏览 0提问于2019-11-27得票数 1
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