我按照this guide中的步骤将预训练的keras模型转换为与Tensorflow.js一起使用 现在，当我尝试使用以下命令将其导入javascript时 const model = tf.loadModel("{% static "keras/model.json" %}"); 出现以下错误： Uncaught (in promise) Error: Unknown layer: GaussianNoiseThe layer is defined in Python, in which
浏览 40提问于2019-03-06得票数 0
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我使用的是一个预先训练好的(用Python语言编写的) Keras模型，方法是使用tensorflow.js将其加载到JavaScript中，并使用tensorflow.js库。该模型有一个GaussianNoise输入层和一个GaussianDropout层，分别具有stddev和rate属性。现在，我的问题是，我需要在加载模型后更改GaussianNoise层的stddev和GaussianDropout的速率，最好是直接从模型中更改。我研究了模型tensorflo
浏览 1提问于2021-01-03得票数 0
我正在使用Tensorflow.js加载一个简单的tf.loadLayersModel()模型，但是模型没有构建。我正在使用Functional来构建模型，但只由密集的层组成。与Lambda层类似的错误，但我只在Tf.js中使用了两个密集层和功能层。Error: Unknown layer: Functional.The layer is defined in Python, in which case it needs to be ported to <e
浏览 2提问于2020-07-28得票数 2
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model.summary()); console.error(error);};
您必须打开浏览器的控制台，才能看到正确的错误错误是：
错误：“未知初始化程序: EfficientConv2DKernelInitializer。这可能是由于以下原因之一: 1.初始化器是用TensorFlow.js定义的，在这种情况下，需要将其移植到TensorFlow.js或JavaScript代码中。更新:在我可以绕过
浏览 1提问于2019-06-19得票数 2
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层模型转换器。: argument --input_format:无效选项：'tf_frozen_model‘(从'keras'，'tfjs_layers_ model '，'tensorflowjs'，’tf_ TensorFlow.js_ model‘，'tf_hub'，’keras_saved_model‘中选择)尝试转换冻结的模型，但每次运行都收到上述错误
浏览 9提问于2019-07-09得票数 0
我一直在尝试转换一个经过Mozilla训练的模型，以便在ml5.js tensorflow.js层中使用。我的理解是Mozilla DeepSpeech使用TensorFlow。trietensorflowjs_converter --output_format=tfjs_graph_model --saved_model_tags=serve deep/ tensorflow.jstensorflow.js/是我创建的目录，deep/是包含DeepSpeech模型文件
浏览 1提问于2020-03-02得票数 3
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在使用optimizer.minimize()和model.predict()在TensorFlow.js中训练具有损失函数的模型时，我遇到了一个问题。这仅在我使用卷积神经网络中的maxPooling2D层时才会发生，其代码类似于下面的代码。它会产生这个错误：Cannot read property 'backend' of undefined。当使用没有任何池化层的卷积层(tf.layers.conv2d())时，不会出现该错误。我使用的是TensorFlo
浏览 13提问于2019-02-02得票数 3
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我正在使用tensorflow.js在控制台中得到这个错误
未知(承诺)错误:传递给tf.browser.fromPixels()的像素必须是浏览器中的HTMLVideoElement、HTMLImageElement
浏览 0提问于2020-11-04得票数 0
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我使用角6+ TensorFlow.js来构建我的图像分类器应用程序。="cat" src="http://localhost:4200/assets/images/cat.jpg"/>
未知(承诺)：错误:在model.execute中提供的dict‘图像’的形状必须是-1,224,224,3，但是是400,600,1。我是T
浏览 3提问于2018-10-15得票数 5
我在python中通过tensorflow训练了一个模型，使用了结合到模型层中的图像增强。但是，当我将经过训练的模型转换为tensorflow.js (model.json)并运行它时，出现了一个错误：
jquery-3.3.1.slim.min.js:2 Uncaught Error: UnknownThe layer is defined in Python, in which case it needs to be ported to TensorFlow.js or your JavaScript
浏览 3提问于2021-03-13得票数 1
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它从geoserver返回未知层，但这两个层都存在于geoserver中。这两个层(地理服务器中存在layerA和layerB )。如果我单独调用，它将返回图像。但在组合的情况下，它不会返回任何图像并给出未知层的错误。
我们可以使用GWC url调用多个层吗？如果是，我们如何做，或者答案是否，而不是在单个URL中调用多个gwc层的替代方法...
浏览 7提问于2021-11-25得票数 1
我试图使用tensorflow.js来预测来自预先训练过的对象检测模型的输出，但是我在model.predict(inputImage)中得到了错误，这是
获取这行javascript代码中的错误：
const boxes = await model.predict(processedImage
浏览 3提问于2019-04-08得票数 0
我已经将一个经过训练的keras模型转换成了tensorflow.js，现在我正在尝试在react-native中实现它。该模型可以正常转换，但当我尝试加载它时，它显示我知道可以制作自定义层，但我不确定这是否适用于已经训练过的模型。
有什么解决办法吗？
浏览 2提问于2020-05-27得票数 1
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data_augmentation = keras.Sequential([ keras.layers.GaussianNoise(1)有没有一种方法可以添加泊松噪声(显然已经是非负的)，或者添加具有截断到数据增强层的负值的高斯噪声，或者在解析到NN之前必须手动添加到数据中？keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip(),
浏览 0提问于2020-07-02得票数 0
然而，它返回一个未知的输入类型:调用"net.segmentPerson(imgD，...“)时的对象ImageData。
我还没能找到这个问题的解决方案，所以任何帮助或指导都将不胜感激。谢谢。
浏览 13提问于2020-02-27得票数 0
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我目前感兴趣的是在执行BackPropagation分类算法时使用交叉熵误差，其中我在输出层中使用了Softmax激活函数。layerOutput[i]Error = Derivative(layerOutput[i]) * (targetOutput[i] - layerOutput[i])
所以，只有当输出层使用
浏览 9提问于2014-11-23得票数 2
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首先，基于，我需要提取image:tag的清单和层。在之后，我成功地下载了特定image:tag和清单的所有层。{“错误：”{“代码”："BLOB_UNKNOWN"，“消息”：“注册表未知的blob”，“详细信息”：{“摘要”：}，}
如果注册表不知道一个或多个层，则返回BLOB_UNKNOWN错误。错误响应的detail
浏览 0提问于2019-02-07得票数 15
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我看到人们在密集的层中使用regulizer，但是在keras文档中Conv2d中有一个Conv2d参数：
conv1 = Conv2D(32, (3, 15), stridesdata_format='channels_first', kernel_regularizer=regularizers.l2(), input_shape=x_train_n.shape[1:])(g0)
我知道这个错误Activation, Conv2D, MaxPooling2D, BatchNormalization,
浏览 1提问于2019-11-14得票数 2
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