我正在使用开源的Tensorflow实现研究论文,例如。我使用的大多数库都配置为在本地训练模型,但是我想使用Google来训练模型,因为我的笔记本上没有GPU。我发现很难更改代码以支持GCS存储桶。目前,我正在将日志和模型保存到/tmp中,然后运行一个“gsutil”命令,在培训结束时将目录复制到gs:// my ()。如果我尝试将模型直接保存到gs://my-bucket,它就永远不会出现。
对于训练数据,tensorflow样本之一将数据从GCS复制到/tmp for training (),但这仅在数据集较小的情况下起作用。我想使用celebA,而且它太大了,无法每次运行时都复制到/tm
我无法使用Tensorflow的Estimator API来实现摘要。
Estimator类非常有用,原因有很多:我已经实现了自己的类,这些类非常相似,但我正在尝试切换到这个类。
以下是代码示例:
import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.layers as layers
import tensorflow.contrib.learn as learn
import numpy as np
# To reproduce the error: docker run --rm -w /algo -v $(pwd):/algo tenso
我试着改变cifar10的例子来实现3DCNN。但除了卷积和池化之外,似乎还有其他东西我应该改变。当我只改变卷积层,池层和输入时,我得到了以下错误。我应该怎么做有什么建议吗,或者有什么例子吗?谢谢。
File "/mnt/disk1/Fu/Function/Tensorflow/Test/cifar10.py", line 152, in distorted_inputs
batch_size=FLAGS.batch_size)
File "/mnt/disk1/Fu/Function/Tensorflow/Test/cifar10_input.py
我正在写关于深度学习的硕士论文,可能有关于图书馆的问题。
以下是错误:
AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2' has no attribute '__internal__'
型号:
import tensorflow
from tensorflow import keras
from keras import models
from keras import layers
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(32, inp
我花了很多时间在Tensorflow v.0和v.1上,现在我正在尝试Tensorflow v.2 keras模型。model.summary()看起来简单方便,但缺乏细节。
这是一个玩具的例子。假设我在下面定义了自定义层和模型(函数API样式和子类syle)。
请看下面的内容。我希望看到自定义层中的原始层,但是.summary()只显示浅层信息(只显示直接子层)。
玩具自定义层(层只是玩具定义):
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import (Dense, C
我一直在阅读关于标量的张量板文档,并且我在用张量板表示它时遇到了问题。
我在windows 10中安装了tensorflow
我的代码如下所示:
import tensorflow as tf
a = tf.constant(7, name='test_variable')
tf.summary.scalar('variable', a)
with tf.Session() as sess:
tf.summary.FileWriter('my_folder', graph=sess.graph)
X = tf.global_v
我在安装TensorFlow时遇到了错误。编辑:我安装了CUDA 9.0,并更改了环境变量,包括Path变量,现在它可以工作了。
(tensorflow-gpu) C:\Users\Admin>python
Python 3.6.4 |Anaconda, Inc.| (default, Mar 9 2018, 07:43:39) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more
我可以通过tensorflow1.x中的以下代码绘制keras模型的图形
from tensorflow.python.keras import backend as K
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10)
])
...
graph=K.get_session().graph
graph_def=graph.as_