我在用估计器训练我的网。我想用Tensorboard监控。Estimator的博客声称:
"The training will output information like the global step, loss,
and accuracy over time on the terminal output. Besides this, the
Experiment and Estimator framework will log certain statistics to
be visualized by TensorBoard."
我的过程确实创建和事件文件,但其
在我的64位Win10上安装Tensorflow时,我得到了一个Win10。
CondaVerificationError: The package for tensorflow-estimator located at C:\Users\viviennejia.zhong\AppData\Local\Continuum\anaconda3\pkgs\tensorflow-estimator-1.13.0-py37h39e3cac_0
appears to be corrupted. The path 'Lib/site-packages/tensorflow_estimator/py
我在Windows上使用Anaconda。我安装了以下版本
# packages in environment at C:\Users\username\Anaconda3:
#
# Name Version Build Channel
tensorboard 1.11.0 py36he025d50_0
tensorflow 1.11.0 gpu_py36h5dc63e2_0
tensorflow-base
你好,我相信你能帮我解决问题。我使用的是64位的Windows10。我在spyder中运行以下代码。但出现错误"ModuleNotFoundError:没有名为‘tensorflow_core.estimator’的模块“。我卸载了tensorflow,tensorboard,tensorflow-estimator,然后再次安装,但错误没有消失。请问如何解决?
代码:导入时间导入熊猫as pd导入numpy as np导入matplotlib.pyplot as plt导入tensorflow as tf导入数据集
我正在尝试TensorFlow 2.0 alpha上的自定义训练,同时我试图在TensorBoard中添加一些指标和我的训练图。考虑下面的人为设计的例子
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.keras.models import Model
def create_model():
inp = Input((32, ))
net = Dense(16, activation="relu")(inp)
net =
我正在尝试运行Google ,这是tensorflow-federated的一个教程。首先,Colab部分的在Tensorboard上显示模型度量时,单元格中有一个错误:
#@test {"skip": true}
with summary_writer.as_default():
for round_num in range(1, NUM_ROUNDS):
state, metrics = iterative_process.next(state, federated_train_data)
for name, value in metrics.train
我正在尝试用keras和tensorflow创建一个神经网络。它实现了一个Sequential模型,该模型与一些依赖库一起产生了一些问题。 ! python -m pip install tensorflow.contrib
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.constraints import maxnorm
from tensorflow.python.compiler.tensorrt import trt_convert as trt
def
在打开具有管理权限的cmd之后,我按照命令运行。我现在有tensorflow '1.15.0',我的python是3.7.3,我的pip是pip 19.3.1 from c:\users\nnn\anaconda3\lib\site-packages\pip (python 3.7)
我应该升级grpciodo吗?我需要担心下面更新2中的警告?
错误消息是
**ERROR: tensorboard 2.1.0 has requirement grpcio>=1.24.3, but you'll have grpcio 1.24.0 which is incompa
我在Big Sur 11.5上运行python 3.85和Anaconda
% conda list tensor
# packages in environment at /Users/davidlaxer/anaconda3/envs/ai:
#
# Name Version Build Channel
tensor2tensor 1.15.7 pypi_0 pypi
tensorboard 2.5.0
我在分析我的tensorflow应用程序。训练进行得很好,但如果我打开Tensorboard中的Profile-Tab,我就会得到Failed to load libcupti (is it installed and accessible?)。
我的配置是
Windows 10
Python 3.9.7
Tensorflow 2.6.0
CUDA工具包11.2
cuDNN 8.1.1 (通过复制文件安装为 )
Visual Studio Professional 2019
CUDA_PATH是C:\Program Files\NVIDIA GPU Comput
我有以下错误,我是数据科学和python的新手,我使用python、keras、tensorflow。
from tensorflow.python.profiler import trace
ImportError:无法导入名称“跟踪”
全错误报告
Training network heads
ERROR:root:Internal Python error in the inspect module.
Below is the traceback from this internal error.
ERROR:root:Internal Python error in the inspe
我正在尝试使用Keras创建一个简单的多层感知器(MLP)。为了避免数据泄漏,我在交叉验证例程中使用管道。
要做到这一点,我必须使用keras包装器;除非我没有将TensorBoard回调放入包装器中,否则一切正常。我阅读了大量的堆栈溢出答案,看起来我的代码是正确的,但是我得到了以下错误:
> RuntimeError: Cannot clone object <tensorflow.python.keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier object at 0x00000245DD5C2A60>, as the construc
我在每个时代结束时运行一个评估,并需要显示从模型函数features和labels参数model_fn中计算出来的图像。在模型函数的计算部分中包括一个tf.summary.image(name, image)是没有帮助的,在我看来,这样做的唯一方法是传递正确的eval_metric_ops来构造模式EVAL的EstimatorSpec。所以我首先给出了一个子类Estimator,这样它可以考虑图像。下面的代码主要来自;唯一的更改是在_write_dict_to_summary中标记为"my“的几行代码
import logging
import io
import numpy as n