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我想把函数重写成Keras Functional API。但是，在TPU上运行它时，当我翻译它时，我发现在create_method函数中使用占位符时出现错误。在最初的示例中，作者没有将显式占位符放入create_method函数。我使用Keras输入函数，因为我需要实例化一个Keras张量来开始，显然这是一个占位符。有没有办法去掉create_method函数中的</em
浏览 30提问于2018-08-20得票数 1
我需要为Keras实现一个自定义目标函数，其中我需要一个额外的tensorflow占位符用于计算。= tf.square(self.l2_norm(pre_cost1))
retur
浏览 1提问于2017-04-29得票数 0
我正在尝试通过启动在图中受过训练的程序。我得到了
推断过程中的tensorflow_inference_jni.cc:207错误:内部: i
浏览 4提问于2017-03-24得票数 4
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cost=keras.losses.mean_squared_error(fin_out[:,:1000,:],epoch_y[:,:1000,:])fin_out=keras.activations.sigmoid(rnn_out)
所以
浏览 4提问于2019-08-12得票数 0
input_shape = (28, 28, 1)
l.Conv2D(32, 5, padding现在，我希望将不同op的结果分配给model.layers[0].kernel，也就是说，我希望在训练期间以一种特殊的方式形成kernel，并依赖于另一个可训练参数。
我为什么要那样？我正在试验权重聚类，权重应该从一个可训练的数组中查找。在集合操作时会进行查找。tf.train.wri
浏览 3提问于2019-09-18得票数 1
我用tf.keras.Input作为输入层来构建我的网络。input_image =tf.keras.Input(shape=(无，无，3)，name=‘name_image’)
然后，我把钩子传给:您必须为占位符张量'input_image‘提供一个值，其中包含dtype float和shape ?,3这个异常是从由hook.after_create_session(self.tf_sess, self.coo
浏览 1提问于2018-07-11得票数 3
我正在实现一个自定义的keras回调，并且在同一模型上执行两个连续的训练阶段。
在回调中，我创建了几个占位符，以便在训练结束时为评估提供一些度量值。对于第一个训练阶段，这是很好的，因为占位符不存在，然而，在第二个训练阶段，这将导致错误，因为tensorflow将创建第二组占位符，但具有索引名称。因此，我正在寻找一种解决方案，要么将第一个训练阶段的值输入到占位<em
浏览 64提问于2018-06-03得票数 1
我正在尝试向keras预测方法提供tf占位符，同时稍后提供真实数据。
我做z = model.predict(x*y, steps=1)，其中x和y是tf占位符。但我收到错误:无效参数:您必须为占位符张量' placeholder‘提供一个值，其中包含dtype float和shape 1,1024,1024,3{{node Placeholder}}]
浏览 3提问于2019-10-31得票数 1
Keras文档指出，fit和which函数中的y参数可以设置为None，这实际上是默认的。(我缩短了下面的函数定义，以节省一些空间。)如果有可能举一个简短的例子，我们将不胜感激。在本例中，当我稍后从Keras运行fit和/或计算函数时，应该如何设置y参数？增编2:
下面是上
浏览 2提问于2018-07-06得票数 3
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我试图在Nvidia GPU上使用Keras和Tensorflow来训练卷积神经网络。我尝试使用代码和数据实现非常简单的模型模型，没有锁定。我试图定义的每个网络都会给出相同的错误：
文件"行，占位符x= tf.placeholder(dtype，shape=sha
浏览 0提问于2018-08-19得票数 0
我正在使用TFRecordDataset迭代器作为输入来训练Keras模型。训练阶段运行良好，但是当我调用model.predict时，模型仍然使用训练数据作为输入而不是新的数据。a1)output_layer = Dense(classes_num, activation='sigmoid')(a1)
model.comp
浏览 1提问于2018-12-02得票数 2
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我试图在TensorFlow中实现以下内容：下面是代码ssValues = np.zeros(shape=(6,640,800)，dtype=np.float16)inputLayer = tf.keras.Input()([inputPlaceHolder,inputPlaceHolder])
mo
浏览 3提问于2019-09-17得票数 0
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我想要检查输入中的数据，或者检查某一层的输出。为此，我做以下工作：import tensorflow as tf b = tf.keras.layers.Dense(1) model = tf.keras.models.Model(a, c)但是，我有个错误：
您必须为占位</em
浏览 0提问于2019-04-26得票数 2
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我希望有人能解释一下Keras中的输入层和Tensorflow中的占位符之间的区别(如果有的话)。1)从keras.Input()返回的张量可以用作tfs.ession的feed_dict<e
浏览 1提问于2017-06-22得票数 9
我使用python 2.7.5、keras 2.2.4和tensorflow 2.0.0-beta1。有人告诉我‘不要让文件名叫tensorflow'，但我没有那样做。我认为这可能是由更新的tensorflow版本，中的更改项造成的，但较低版本也不能运行错误，即“ValueError:坏的封送处理数据”。所有进程都在虚拟环境中运行。/utils/generic_utils.py", line 147, in deserialize
浏览 1提问于2019-06-19得票数 1
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当我使用Keras2.2.4(因为它支持AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder' 1.x)时，我得到了这个错误TensorFlow，尝试了TensorFlow 1.14和2.0.0，但是总是相同的错误AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipyt
浏览 1提问于2019-11-10得票数 0
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, kernel_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer() shape = [ None, OBSERVATIONS_SIZE ],dtype = tf.float32
h = tf.keras.layers.Dens
浏览 24提问于2020-07-06得票数 0
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我构建的自定义估计器的model_fn如下所示， """ self.keras_model = self.build_graph(mode, config)
outputs = self.keras_model('b' : (batch_size, n) #
浏览 2提问于2019-11-26得票数 1
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我正在尝试从TensorFlow 1.10中的Keras applications获取ResNet101或ResNeXt，由于某种原因，它们只能在Keras的存储库中使用： import tensorflow.ResNet50(*args, **kwargs)
File "Keras_Applications-1.0.8-py3.5.egg/keras_applications/resnet50.py"/ke
浏览 36提问于2019-06-23得票数 2
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我在一个numpy数组中有一些训练数据-它可以放在内存中，但它大于2 2GB。我使用的是tf.keras和dataset API。给你一个简单的，自包含的例子： import numpy as npfrom tensorflow.keras import layers
layers.Dense(64, activation='relu'
浏览 25提问于2019-03-12得票数 3
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