我花了5个小时左右的时间尝试让TF2.0keras API与tf.lookup API协同工作。我的训练脚本也使用DataBricks和mlflow.keras。问题是:如何在TensorFlow 2.0 keras Model API和MLFlow中使用tf.lookup表。当我尝试在table.lookup中直接使用函数式keras
想象一下,我想要训练模型,它将图像和查询之间的距离最小化。一方面我有CNN的图像特征,另一方面我有从word到嵌入式向量的映射(例如w2v): for row in network_data:(tf.float32, tf.int32))这里我想创建批处理,但是我想为cnn特性创建密集批处理,为w2v创建稀疏批处理,因为它显然具有可变长度(我想使用</e
我想使用TF2.0在我的GPU集群上运行分布式预测。我用MirroredStrategy训练了一个用凯拉斯制作的CNN,并保存了下来。我可以加载模型并对其使用.predict(),但我想知道这是否会自动使用可用的GPU进行分布式预测。如果不是,我如何运行分布式预测来加速推理并使用所有可用的GPU内存?17 it),推理失败,因为它耗尽了内存: Allocator (GPU_0_bfc) ran o
我目前正在学习Coursera深度学习课程,给定的Tensorflow代码是用Tensorflow 1语法(使用会话)编写的,我还没有找到如何重写它来与Tensorflow 2一起工作。这是非常简单的代码:import tensorflow as tf
y = tf.constant(39, name='y')
loss = tf.Variable
当我在tensorflow中使用tf.data.Dataset api时,我用tensorflow训练了我的模型。我想演示我的代码的一些部分:names_train, detected_train现在,我尝试使用如下条件:
# the train_dataset will tell whether we are using t