我有一个TensorFlow2.x模型，它使用TF预处理层(tf.keras.layers.DenseFeatures)和TF概率分布层(DistributionLambda)： def regression_deep1_proba2(preprocessing_layer, feature_layer_inputs, model_name='test_model'):
model =
浏览 120提问于2020-01-27得票数 3
我在python 3.6.8中使用Tensorflow 2.1.0和tensorflow-probability 0.9.0。我正在使用Tensorflow Probability Keras模型，该模型具有如下定义的DenseVariational层(取自在线示例)： def posterior_mean_field(kernel_sizereturn tf.keras.Sequential([
tfp.layers
浏览 60提问于2020-04-24得票数 4
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我目前正在使用keras在python中创建一个神经网络。我有一个基本模型，代码如下所示： from keras.models import Sequential
然而，我并没有在keras库中看到相
浏览 3提问于2022-02-08得票数 1
但是，我对输入图层使用了DenseFeatures功能，如下所示 feature_columns = [] feature_columns.append(feature_column.numeric_column(header))
feature_layer = tf.keras.layers.DenseFeatures(
浏览 30提问于2019-04-15得票数 2
我正在使用Keras和Tensorflow概率构建一个模型，该模型应该输出伽马函数的参数(α和β)，而不是下面示例中所示的单个参数(t被传递给Normal分布函数)。import tensorflow as tftfd = tfp.distributions
tf.<
浏览 50提问于2019-05-11得票数 3
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我还使用tf.keras.layers.DenseFeatures作为我的模型的输入层。我使用带有DenseFeatures的tf.feature_column.numeric_column元素列表创建了shape=(my_batch_size,)层，但是在这种情况下，由于某种原因，输入层需要使用my_batch_size=19时，当试图拟合模型时，我会得到以下错误：
ValueError: Cannot reshape a tens
浏览 1提问于2019-10-08得票数 2
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如何获得概率层的形状？
、、、
我是一个具有TensorFlow概率层的建筑模型。当我这样做时，model.output.shape，我得到一个错误： AttributeError: 'UserRegisteredSpec' object has no attribute '_shape重现错误的代码： import tensorflow as tffrom tensorflow
浏览 35提问于2021-08-19得票数 2
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with open('2model.json','r') as f:model = model_from_json(json)我在google colab上训练了一个keras模型。现在无法在我的系统上本地加载它。获取此错误: ValueError:未知初始值设定项: GlorotUnifo
浏览 10提问于2018-10-30得票数 6
1回答
我有一个TensorFlow概率模型，它的构建类似于这个中描述的模型。我在用
def posterior_mean_fieldreturn tf.keras.Sequential([
浏览 25提问于2022-09-23得票数 0
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在TensorFlow2.0中使用SavedModels时，是否可以从中间层访问激活？例如，使用其中一个模型：，我可以运行，例如，outputs = model(input_tensor)
以获取输出预测和边界框。我希望能够访问输出层</e
浏览 21提问于2019-10-24得票数 4
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我有几个DistributionLambda层作为一个模型的输出，我想将一个类似连接的操作连接到一个新的层中，以便只有一个输出是所有分布的混合，假设它们是独立的。然后，我可以对模型的输出应用对数似然损失。否则，我不能在Concatenate层上应用损失，因为它丢失了log_prob方法。我一直在尝试使用Blockwise发行版，但到目前为止还没有成功。下面是一个示例代码：from
浏览 0提问于2020-11-23得票数 0
当我创建具有一个或多个自定义层的Keras模型时，可以使用model.save()方法以TensorFlow SavedModel格式持久化Keras模型。我可以使用tf.keras.models.load_model()函数从文件系统中加载此模型，然后再次将其保存到文件系统中。但当我第二次从文件系统加载SavedModel时，它失败了，并出现以下异常： TypeError: f(inputs, t
浏览 107提问于2021-10-29得票数 0
我经常通过调用tf.loadModel('https://storage.googleapis.com/tfjs-models/tfjs/mobilenet_v1_0.25_128/model.json')来加载模型因此，我从tensorflowhub获得了我需要的版本，在tensorflow_converter上运行它，并得到了两个文件(.pb和file文件)。加载方式如下：
const model = await tf.l
浏览 0提问于2019-03-01得票数 0
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下面一行保存了一个Keras模型：稍后，我尝试将其转换为tflite文件，如下所示：tflite_model = converter.convert
浏览 0提问于2019-04-15得票数 1
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我正在尝试建立一个tensorflow概率模型，它可以学习线性回归中的线性关系和误差。显然，这是一个玩具问题，在中已经解决了。这就是模型 tf.keras.layers.Dense(1 + 1),std_val=tf.Variable(1.)
浏览 67提问于2021-03-09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</em
浏览 3提问于2020-05-08得票数 4
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我用autokeras和TensorFlow 2.5训练了模型。
我使用Keras (TensorFlow)主页上解释的这两种方法保存了经过预先训练的模型。(f'model_auto_keras{max_trials}.h5')和model1 = tf.keras.models.load_model("keras_test_save_model/")
浏览 16提问于2022-01-14得票数 0
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我有一个代码，它将Tensorflow概率(需要TF 2.00)与Keras修剪混合，修剪第一密集层的权重并提供TF概率的输入，具有相同模型中的两个代码(Keras + TF)。- 3. * stddev2)
mean_minus_2_std2 = sess.run(mean2 + 3. * stddev2) 错误的详细信息： File "<ipython-input_w
浏览 24提问于2019-05-20得票数 3
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我最近保存了一些我在另一台机器上训练过的模型，并且没有像我在另一个模型中所看到的那样保存它，并且使用了h5扩展。我还不知道如何装重物。我可以加载模型，但没有重量意味着什么都没有。请帮助:-)from keras.models import model_from_json
model_LSTM_rendimiento= keras.models
model_
浏览 0提问于2022-09-22得票数 1
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