我正在尝试使用Tensorflow后端优化器来优化Keras模型。我可以运行模型，计算损失，并打印所有的权重和偏差，但当我尝试应用梯度时，模型崩溃。PS:我使用的是tensorflow Cuda docker容器，主机系统是Ubuntu 18.04.2 LTS。代码： import numpy as npfrom tensorflow.
浏览 26提问于2019-03-13得票数 1
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import kerasfrom keras.models import Model/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras
浏览 4提问于2022-08-01得票数 0
我希望为Keras中的自定义优化器做SVD (具体来说，我想将移植到Keras。在Tensorflow中，我会使用tensorflow.python.ops.linalg_ops.svd()，但是在keras.backend中没有这样的函数。SVD是否可以在纯Keras设置中执行，或者我可以以某种方式直接使用Tensorflow函数(如果是，如何使用)？编辑：只是为了将来参考，实际上存在一个包装器函数，允许在
浏览 2提问于2018-12-02得票数 3
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当我试图修改Keras中SGD优化器的学习速率参数时，出现了这个错误。我是否遗漏了代码中的某些内容，或者我的Keras没有正确安装？这是我的代码：from tensorflow.python.keras.layers import\keras_impl\keras\engine\training.py&quo
浏览 2提问于2018-04-27得票数 57
我正在根据我在网上找到的一个简单的自动编码器示例在python中构建一个模型。这个例子是为keras写的。通过建议的向tensorflow.keras的转换，我修改了程序的导入，希望不需要进行其他更改。mnistfrom tensorflow.python.keras.layers import Input, Dense
from
浏览 3提问于2020-06-12得票数 1
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这就是我要导入的内容 from keras.optimizers import Adam, SGD, RMSprop 这就是我得到的 ImportErrorTraceback (most recent call last) 30 from keras.layersimport GlobalAveragePooling2D
31 from keras.layers import BatchNormalizati
浏览 193提问于2021-08-18得票数 3
……我可能忘了什么。要使用tensorflow运行，请执行以下操作：from tensorflow.keras.datasetsimport mnist
from tensorflow.kera
浏览 3提问于2020-05-27得票数 6
我已经构建了一个简单的ANN来对我的数据进行一些简单的、预先比较不同优化器性能的工作。下面是代码片段。我只是在使用默认参数浏览不同的优化器，并比较一些基本度量的性能。我在Azure Databricks上的纯CPU集群上运行tf keras，如下所示: keras版本: 2.2.4-tf；tensorflow版本: 1.15.0 所有的keras优化器(https://keras
浏览 27提问于2020-06-12得票数 1
我使用序列模型创建了一个tf.keras，如下所示：model.add(tf.keras.layers.Dense(8, input_dim=4))
浏览 4提问于2018-07-09得票数 5
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当我尝试运行我的代码时，他们出现错误ImportError: cannot import name 'rmsprop‘from 'keras.optimizers’import randomfrom keras.layers import Dense, Dropoutfrom keras.optimizers import rmsprop, Adam
import numpy
浏览 34提问于2020-11-15得票数 5
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我在Tensorflow中有一个net，我正在尝试在Keras中重新实现它。目前，与Tensorflow模型相比，Keras模型的表现完全不佳。与原始模型相比，损失要高得多，并且下降得更慢。我最好的猜测是我用错了优化器。在Tensorflow代码中，优化器如下所示：learning_rate = tf.train.exponential_de
浏览 17提问于2018-09-04得票数 5
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我使用迁移学习(Keras)训练了Resnet-50，训练成功，我保存了模型。当我使用下面的代码测试模型时，它不工作，它给了我一个错误。如何解决此错误？
浏览 1提问于2020-07-03得票数 0
我在conda和tensorflow中使用python 3，代码如下，以便创建tf.keras.models.sequential并使用tf.keras.optimizer.Adam对其进行优化，并获得以下错误：from tensorflow.python.keras.datasets importmnist
from tensorfl
浏览 0提问于2019-02-15得票数 2
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learning_rate, decay=1e-6)
对于优化器它成功了，但是我在制作ModelCheckpoints时收到了以下警告：
警告:TensorFlow:TensorFlow优化器无法在实例化后访问优化器属性或优化器<
浏览 0提问于2019-02-20得票数 3
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试着跑--from tensorflow import keras
from tensorflow.python.keras.layers import Flatten, Dense
from tensorflow.python.keras.optimizersimport Se
浏览 84提问于2022-03-10得票数 0
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from keras.optimizers import gradient_descent_v2 as SGD
sgd=SGD(lr=0.01,momentum=0.9,decay=(0.01/25)
浏览 11提问于2022-04-30得票数 0
我正在尝试导入Keras，但是我得到了以下错误：在这里调用导入：
from tensorflow import keras
浏览 3提问于2020-07-03得票数 66
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我正在使用中的TensorFlow (带有19.01Nvidia TensorFlow Docker映像)执行TensorFlow。我有一个Nvidia 2070显卡，当我尝试运行一个更新版本的TensorFlow对接映像时，我已经摆脱了内存错误(例如19.08)。这就是我所做的：
将VGG19是否
浏览 0提问于2019-09-12得票数 0
VSCode自动完成选项不适用于tensorflow和keras库；然而，我已经在其上安装了python和pylance扩展；是否有任何解决方案使其工作，而不安装新的扩展或类似于AI自动完成之类的东西；例如，这里我尝试使用来自keras的层或预处理，但是它没有显示任何东西
还请注意这里的tensorflow版本和python版本
浏览 1提问于2022-08-26得票数 1
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