在这个中,有一个代码段
with tf.variable_scope(_DECODER_SCOPE, _DECODER_SCOPE, [features]):
feature_list = feature_extractor.networks_to_feature_maps[
model_variant][feature_extractor.DECODER_END_POINTS]
if feature_list is None:
tf.logging.info('Not found any decoder en
在代码中,我一直使用它使用像incption_v4.ckpt这样的.ckpt来加载模型。我尝试使用预先训练好的pnesnet模型,它是由两个独立的文件.ckpt.data和.ckpt.index组成的。谁能告诉我如何从这两个文件加载。 在评估模型的代码中,它使用目录的路径作为加载模型的checkpoint_path。所以,我试着给出这样的路径,但它不起作用。 def _get_init_fn():
"""Returns a function run by the chief worker to warm-start the training.
Note th
我正在定义一种多头深度学习模式。我正在使用tensorflow.estimator推荐的打包(python ),并在我的model_fn函数中定义一个输出字典。下面是我的函数代码:
def model_fn(features, labels, mode, params):
global LIST_OF_LABELS
global LEN_OF_LABELS
get_model_fn = MODEL_FCS.get(params['model_name'])
if get_model_fn is not None:
if not
import cv2, pickle
import numpy as np
import tensorflow as tf
from cnn_tf import cnn_model_fn
执行此代码库后,我将得到以下错误:
(tensor) E:\codes\Sign-Language-master>python recognize_gesture.py
Traceback (most recent call last):
File "recognize_gesture.py", line 4, in <module>
from cnn_tf im
在tensorflow中,使用slim.learning.train (TF0.11),我希望从检查点恢复一个模型并继续进行培训。该模型有一个成功的培训课程,我想微调它。但是,当我这样做时,TF崩溃时会出现错误Init operations did not make model ready.。
我是通过以下方式进行培训的:
tf.contrib.slim.learning.train(
train_op,
train_dir,
log_every_n_steps=FLAGS.log_every_n_steps,
graph=g,
global_step=
我尝试使用Google运行我的keras UNet模型,而我在UpSampling2D中遇到了这个问题。有什么解决办法或解决办法吗?
要运行的代码:
import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import UpSampling2D
model = Sequential()
model.add(UpSampling2D((2, 2), input_shape=(16, 16, 1)
我正在考虑将我的代码库移到上,但是我找不到如何将它与张量板摘要结合使用的例子。
MWE:
import numpy as np
import tensorflow as tf
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
# Declare list of features, we only have one real-valued feature
def model(features, labels, mode):
# Build a linear model and predict values
W = tf.get_variabl
我正在尝试分布式tensorflow,我的代码如下所示。问题是,首席工作人员可以按预期运行。然而,非主要工人将在下列地点被封锁:
sess =sv.prepare_or_wait_for_session(目标,config=sess_config)
有人能帮我解决这个问题吗?
# Copyright 2016 Google Inc. All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this
我试图用字符作为输入来训练分类模型。我把我的网络建立在TensorFlow教程的基础上。我花了好几个小时琢磨它为什么跑不动。错误是:
File "estimator.py", line 96, in main
steps=train_steps)
ValueError: Labels dtype should be integer. Instead got <dtype: 'string'>.
我的代码是:
import tensorflow as tf
import data
def main(argv):
(train_x,
我正在遵循“如何用TPU训练Keras模型的速度更快”指南(click here)在谷歌的colab TPU上运行keras模型。它工作得很完美。但是,当我拟合我的模型时,我喜欢使用余弦重新开始学习率衰减。我已经编写了自己的TFOptimizer回调函数,但它在这个框架中不起作用,因为tensorflow keras类没有可以重置的学习率变量。我看到tensorflow本身在tf.train中有一堆像tf.train.cosine_decay一样的衰减函数,但是我不知道如何将它嵌入到我的模型中。 下面是这篇博文中的基本代码。有没有人有办法? import tensorflow as tf
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