overwrite=True, save_format=None, ) 在Python但是当在tensorflow模型服务器中提供模型时，模型返回NaN值。/serving &zhaocc:~/products/tensorflow_server$ 2020-06-17 12:57:31.745339: I
浏览 98提问于2020-06-18得票数 0
我们在转换经过预先训练的Tensorflow模型时遇到了问题，我们将其作为以下文件snapshot_140.ckpt.meta对于tensorflow lite，当我们使用转换后的tflie文件进行预测时，所有的预测都在Nan而正常的tensorflow模型加载时给出了正确的回归预测。上面有这些文件，从ckpt文件到tensorflow .pb图的转换是通过<e
浏览 1提问于2019-05-22得票数 2
我想设置一个TensorFlow服务端点，它可以像API一样从不同来源的域访问。我已经成功地导出了我的模型，我可以获得预测通过POST请求的卷曲。但是，当我试图在浏览器中获得预测时，请求将被阻止，因为TensorFlow服务不返回Access-Control-Allow-Origin头。Failed to load http:&
浏览 2提问于2018-07-31得票数 4
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我正在尝试安装Tensorflow对象检测API，遵循。直到我不得不在模型/研究目录中运行python -m pip安装时，一切都很顺利。The conflict is caused by: tf-models-official2.6.1 depends on tensorflow-addons
tf-models-official 2.6.0 depends on tensorflow</e
浏览 2提问于2022-01-26得票数 0
在线预测时间允许tf.py_func吗？如果是的话，有怎样使用它的例子吗？如果我需要安装额外的pip软件包，答案会改变吗？我的用例:我处理文本，我需要做词干(使用波特词干)，我知道如何使用python，tensorflow没有操作。我想使用相同的文本处理在培训和预测时间-因此，我想把它编码成一个tensorflow图。有已知的局限性，在我投入更多时间之前，我想知道它是否在培训和在线预测中起作用。
谢谢
浏览 2提问于2017-11-25得票数 1
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我需要使用Tensorflow对象检测API来进行与识别相关的分类。
我的问题是，使用API来检测一个经过预先训练的coco模型需要花费太多的时间，而且肯定不会使用GPU。我检查了我的tensorflow-gpu安装在不同的脚本上，它工作得很好，但当我使用这个模型来检测时，我只能看到CPU使用量的增加。我检查了不同版本的tensorflow (1.12，1.14)，不同组合的CUDA工具包(9.0，10.0)和CuDNN (7.4.2，7.5.1，7.6.1)，但它们都是一样的，在Windows 7和然而
浏览 1提问于2019-07-28得票数 0
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import numpy as npy_input = 4*x_input+6
w, b = sess.run([W, b])
# '''Above prints nannan.'''
浏览 0提问于2017-08-19得票数 0
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Tensorflow Serving lazy在执行预测时初始化模型DAG中的节点。这使得很难估计容纳整个模型所需的内存(RAM)。有没有一种标准的方法来强制Tensorflow服务完全初始化模型/将模型加载到内存中？
浏览 4提问于2019-05-07得票数 4
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一次列车后产生NaN的神经网络
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我的神经网络的输出在第一列火车后很快就变成了nan。而所有的成本都是nan，不管我怎样修改学习速度。我已经检查了堆栈溢出和其他网站，我的问题都不属于他们。我的网络在任何培训之前都会产生正确的(非nan)输出。我不确定这是我输入的问题还是神经网络的问题，因为神经网络看起来很好。但即使如此，我也不认为在第一班火车后，这项工作会产生南。有人能指出我的问题吗？
浏览 0提问于2018-08-14得票数 0
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我正在尝试对部署到GCP引擎的自定义训练的TensorFlow模型进行预测。当我试图调用模型上的预测时，它返回以下错误消息"Expected float32 got base64“ 我用过迁移学习和TensorFlow的retrain.py在我的图像上训练我的模型的脚本，遵循官方文档在本地测试了这个预测标签_img.py脚本、预测在本地有效为了我的图片 python label_image.py --graph=/tmp/output_gr
浏览 39提问于2019-01-18得票数 2
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我正在使用来自tensorflow.losses.log_loss的tensorflow.losses.log_loss。代码：import tensorflow as tfy_p
浏览 0提问于2018-05-03得票数 3
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奇怪的张量
、、
当我打印一个张量，它显示了某种类型的操作名称，而不是它的值，这意味着什么？Tensor("gradients/block1_conv1/convolution_grad/Conv2DBackpropInput:0", shape=(?, ?, ?, 3), dtype=float32)产生这些指纹的代码是：from keras import backend as
浏览 0提问于2019-09-10得票数 0
与keras (h5)模型相比，Tensorflow的预测速度非常慢。这种行为在Colab和Windows 10系统上是相似的。VGG16模型转换为有优化也有无优化(converter.optimizations = tf.lite.Optimize.DEFAULT)
我是不是漏掉了什么
浏览 0提问于2021-04-01得票数 0
1回答
我希望除法返回0.用于0./0.，而不是返回NaN或tensorflow应用程序中的错误。如何才能做到这一点？
浏览 5提问于2017-08-02得票数 8
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我是在阅读论文时遇到这个问题的。作者表示，他们使用来压缩预先训练的模型。该算法包括哈夫曼编码等。在我听来像是黑魔法
浏览 2提问于2016-11-30得票数 0
6回答
我想检查一个tensorflow变量，如果它是NaN，将它设置为零。if tf.is_nan(v) is True:
v = 0.0
浏览 14提问于2017-08-25得票数 10
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我通过以下方式从Pandas数据帧创建了一个Tensorflow数据集：我已经验证了我的数据帧没有NaN和NULL，但是当我使用tfdbg时，我可以看到我的tf train_dataset中有NaN (lt -f has_inf_or_nan返回[11.787] 28.89M我怎样才能找到这些NaN在哪里，以便调试在转换过程中出
浏览 1提问于2018-02-19得票数 2
当我试图预测的时候，这个模型在python2.7上是正确的。但是，当我试图在python 3上使用这个模型进行预测时，它总是预测[ nan ]值。get_emotion(features,model): print(predictions)
# [[nannan nan nan nan nan nan
浏览 1提问于2018-05-24得票数 0
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当我这样做时，我得到了一个错误，因为拟合阶段将NaN作为损失。更奇怪的是，当我运行它时，它开始给出损失的实际值，然后到达一个点，它再次开始返回NaN。我的模型：from tensorflow import keras
model.fit(train_features, tr
浏览 4提问于2021-04-28得票数 0
对于一个学校项目，我试图使用keras框架来预测数据，但当我试图获取预测数据时，它返回的是'nan‘损失和值。
浏览 7提问于2017-12-16得票数 4
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