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我正在学习这个，以便大致了解如何使用低级RNN编写TensorFlow。虽然我已经让所有东西都正常工作了，但根据我在会话中评估total_loss的方式，我得到了不同的值。以下损失的计算方式有何不同？为什么与图形中的其他节点(即在同一run语句中)一起运行列车步骤会导致不同的损失值，而当分别运行列车步骤和其他节点时(即在不同的run语句中)？和使用训练步长计算的总损失有一个稳定的下
浏览 3提问于2018-01-17得票数 0
预训练模型：mask_rcnn_inception_v2_coco信息:tensorflow:全局步骤4181:损失= 0.0031 (3.290秒/步)信息:tensorflow:全局步骤4182:损失
浏览 1提问于2019-01-24得票数 2
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我正在训练tensorflow的im2txt样本，它会输出损失：INFO:tensorflow:global step 2175: loss = 3.6651 (15.52 sec/step)INFO
浏览 0提问于2017-02-06得票数 11
当在Keras模型中定义自定义丢失时，在线源似乎表明损失应该返回一个值数组(批处理中的每个样本都会丢失一个值)。optimizer='adam', loss=custom_loss_function)for epoch in range(epochs):
for step, (
浏览 6提问于2020-11-11得票数 2
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当我训练tensorflow模型时，它通常会在每次迭代中输出类似于下面一行的信息 INFO:tensorflow:loss = 1.9433185, step = 11 (0.300 sec) 打印的损失是模型当前看到的批次的损失，还是所有先前训练批次的运行平均损失？如果我使用批次大小为1的批次，即每批只有一个训练样本，那么打印的损失将是每个样本单独的</
浏览 57提问于2021-08-23得票数 1
我试图通过Tensorflow编写一个具有自定义丢失功能的Keras 2 LSTM：我的培训集有不同大小的时间维度的示例当我用不同<em
浏览 0提问于2017-04-20得票数 2
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我遵循了coursera赋值的代码，它使用双向LSTM实现了一个NER标记器。你能帮助我理解嵌入是如何训练的吗？
浏览 0提问于2018-06-23得票数 0
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大班不平衡训练
、、
但在大约两天后，我看到损失远低于1：
信息:tensorflow:全局步骤264251:损失= 0.0271(0.787秒/步)信息:tensorflow:全局步骤264253:损失= 0.1709 (0.797秒&
浏览 3提问于2017-11-02得票数 4
opt.minimize(loss,vars=[...])不会返还任何损失。如何在“单个”步骤中进行最小化和损失计算，以便返回损失。在Tensorflow 1.x中，人们会这样做：sess.run([loss, train_op], feed_dict=feed)
我如何在Tensorflow 2中做到这一点？
浏览 0提问于2021-09-05得票数 0
我只找到了回归问题的良好损失函数。然后在Tensorflow中使用它。
在tensorflow的API中，存在大量的损失函数，其中大部分是针对分类问题而设计的。对于回归问题，除MSE外，任何其他良好的损失函数都不包括在内。
浏览 6提问于2017-12-29得票数 1
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我正在与tensorflow合作，并使用Nueral来解决多标签分类问题。我使用Softmax交叉熵作为我的损失函数：cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y))
现在，我想我应该使用KL散度损失函数。但是，我没有在tensorflow中找到它，有没有人可以帮助我使用KL散度损失函数而不是Softmax损失？
浏览 6提问于2016-04-12得票数 1
我是tensorflow的新手，正在尝试弄清楚tensorflow中的自动区分功能是否可以解决我的问题。所以我有两个网络，每个网络输出一个潜在的向量。因此，假设我的网络A输出潜在向量-La(Hxr) -其中(H，r)表示输出潜在向量La的维度。类似地，net B输出Lb(Wxr)。因此，我的目标函数将这两个延迟都作为输入，并将它们组合在一起，如(La.Lb') where (.)是点积，(')表示转置。我将使用交叉
浏览 7提问于2017-07-22得票数 0
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所以我再试一次，
当在Tensorflow中拟合顺序模型时，如何将预先计算的值添加到损失函数中？使用的损失函数是BinaryCrossentropy，在本文引用的方程(4)中可以看到它。增加<em
浏览 1提问于2020-05-12得票数 0
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我试图实现的总体思想是seq2seq-模型(取自模型中的translate.py-示例，基于seq2seq-类)。这个火车开得很好。此外，在所有编码完成后，就在解码开始之前，我正在使用rnn的隐藏状态(我称之为“编码结束时的隐藏状态”)。在编码结束时，我使用这种隐藏状态将其输入到另一个子图中，我称之为“价格”(见下文)。这个子图的训练梯度不仅通过这个附加的子图，而且返回到编码器-- rnn的一部分(这就是我想要和需要的)。
我们的计划
浏览 4提问于2016-08-05得票数 1
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我正在使用tensorflow估计器对象来训练来自官方tensorflow层文档()的模型。我可以看到训练损失在训练期间显示在控制台上。有没有办法存储这些培训损失值？
谢谢!
浏览 0提问于2018-02-23得票数 2
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我试图在Tensorflow中实现一个CNN (非常类似于VGG的架构)，它在第一个完全连接的层之后分裂成两个分支。本文的研究内容如下：
q_hat = tf.divide(tf.reduce_sum(tf.mu
浏览 5提问于2017-08-02得票数 0
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我有个案子要把我的网子拆开，然后想办法找个备用道具。网是这样的：common_couple_of_layers--或者，我是否需要在这一点上重新考虑，两网分开的地方(即梯度“团聚”的地方)？
Thx
浏览 3提问于2016-08-10得票数 0
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我在使用Tensorflow和keras时遇到了问题。我们可以这样解释这个问题：
我们有一个模型(卷积神经网络)，它的输出形式是[None, 7, 7, 6]。我们有一个函数“定制丢失”。它们是[7,7,6]格式的。当我编译它时，我得到了错误消息：TypeError: must be real number, not Tensor。
浏览 3提问于2018-08-27得票数 1
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还有另一个问题，我想在一个不同的数据集上测试我的模型，我是怎么做的呢？这是我的代码：input_data = pd.read_csv('adult.data.csv')
if信息:tensorflow:将1的检查点保存到C:\Users\micha\AppData\Local\Temp\tmpj2usekuf\model.ckpt.中信息:tensorflow</
浏览 1提问于2018-01-24得票数 0
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