标签：tensorflow2.0
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RuntimeError:tf.placeholder()与急切执行不兼容 - python
我已将tf_upgrade_v2 TF1代码升级为TF2。我俩都是菜鸟。我收到下一个错误: RuntimeError: tf.placeholder() is not compatible with eager execution. 我有一些tf.compat.v1.placeholder()。 self.temperature = tf.compat.v1 […]
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将tf.data.Dataset包装到tf.function中是否可以提高性能？ - python
给定以下两个示例，对tf.data.Dataset签名时是否有性能改进？ 数据集不在tf.function中 import tensorflow as tf class MyModel(tf.keras.Model): def call(self, inputs): return tf.ones([1, 1]) * inputs model = MyMode […]
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如何创建具有相同权重的两层，其中一层是另一层的转置？ - python
我正在Tensorflow 2.0中使用Keras API。 例如，假设我想在模型中有两个密集层，分别称为layer1和layer2。但是我想约束它们的权重，以使layer1中的权重矩阵始终等于layer2中的权重矩阵的转置。 我怎样才能做到这一点？ 参考方案 您可以为此定义一个定制的Keras层，在其中可以传递参考Dense层。 自定义密集层： class […]
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GradienTape收敛比Keras.model.fit慢得多 - python
我目前正在尝试获取TF2.0 API，但在将GradientTape与常规keras.Model.fit进行比较时，我注意到： 它运行速度较慢（可能是由于执行急切）它收敛得慢得多（我不确定为什么）。 +--------+--------------+--------------+------------------+ | Epoch | GradientTa […]
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使用Tensorflow 2.0在MNIST上的自定义神经网络实现？ - python
我试图使用*TensorFlow 2.0 beta*在MNIST数据集上编写一个具有两个隐藏层的基本神经网络的自定义实现，但是我不确定这里出了什么问题，但是我的训练损失和准确性似乎分别停留在1.5和85左右。但是，如果我使用Keras进行构建，则仅8-10个历元就可以得到非常低的训练损失和95％以上的准确性。 我相信也许我没有更新体重或其他信息？那么，我需要 […]
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尝试将以前训练过的tf.keras模型用作预训练，但得到“ ValueError:图层density_3的输入0与该布局不兼容 - python
我创建并训练了一个模型，该模型可以将发票字符串中的啤酒名称分类为字符的整数序列。 batch_size = 512 # Batch size for training. epochs = 5 # Number of epochs to train for. model = Sequential() model.add(Dense(512, activatio […]