คำถามติดแท็ก tensorflow

ฉันพยายามประเมินเวลาทำนายของโมเดล keras ของฉันและตระหนักถึงสิ่งที่แปลก นอกเหนือจากความรวดเร็วตามปกติทุกครั้งในขณะที่แบบจำลองต้องใช้เวลานานในการทำนาย และไม่เพียงแค่นั้นเวลาเหล่านั้นยังเพิ่มโมเดลที่ยาวขึ้น ฉันเพิ่มตัวอย่างการทำงานขั้นต่ำเพื่อทำให้เกิดข้อผิดพลาดซ้ำ import time import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten # Make a dummy classification problem X, y = make_classification() # Make a dummy model model = Sequential() model.add(Dense(10, activation='relu',name='input',input_shape=(X.shape[1],))) model.add(Dense(2, activation='softmax',name='predictions')) model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) …

17 python  performance  tensorflow  keras  tensorflow2.0 

โปรดปรานหมดอายุใน 8 ชั่วโมง คำตอบสำหรับคำถามนี้มีสิทธิ์ได้รับ150 ค่าชื่อเสียง sirjayกำลังมองหาคำตอบจากแหล่งที่เชื่อถือได้ ฉันสร้างเครือข่ายประสาท LSTM (RNN) ด้วยการเรียนรู้แบบมีผู้สอนสำหรับการทำนายสต็อกข้อมูล ปัญหาคือสาเหตุที่มันทำนายผิดกับข้อมูลการฝึกอบรมของตัวเอง? (หมายเหตุ: ตัวอย่างที่ทำซ้ำได้ด้านล่าง) ฉันสร้างแบบจำลองง่าย ๆ เพื่อทำนายราคาหุ้น 5 วันถัดไป: model = Sequential() model.add(LSTM(32, activation='sigmoid', input_shape=(x_train.shape[1], x_train.shape[2]))) model.add(Dense(y_train.shape[1])) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') es = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3, restore_best_weights=True) model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=25, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[es]) ผลลัพธ์ที่ถูกต้องอยู่ในy_test(5 ค่า) ดังนั้นโมเดลรถไฟมองย้อนกลับไป 90 วันก่อนหน้าจากนั้นเรียกคืนน้ำหนักจากval_loss=0.0030ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ( ) ด้วยpatience=3: Train on …

15 python  tensorflow  machine-learning  keras  neural-network 

ฉันพยายามนำเข้าแพคเกจหลาม TensorFlow ปกติ แต่ฉันได้รับข้อผิดพลาดต่อไปนี้: นี่คือข้อความจากภาพเทอร์มินัลด้านบน: 2020-02-23 19:01:06.163940: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.6'; dlerror: libnvinfer.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory 2020-02-23 19:01:06.164019: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.6'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory 2020-02-23 …

13 python  linux  tensorflow  pip  dynamic-library 

ให้ข้อผิดพลาดนี้ในการติดตั้ง สิ่งนี้ทำให้เกิดปัญหาหรือไม่? ข้อผิดพลาด: tensorboard 2.0.2 มีข้อกำหนด setuptools> = 41.0.0 แต่คุณจะมี setuptools 40.6.2 ซึ่งเข้ากันไม่ได้

12 python  tensorflow  flask 

ฉันมีเครือข่ายผู้ให้กำเนิดที่ไม่เห็นด้วยซึ่งผู้ที่เลือกปฏิบัติได้รับการย่อให้เล็กสุดด้วย MSE และเครื่องกำเนิดควรได้รับการขยายให้ใหญ่สุด เพราะทั้งคู่เป็นคู่ต่อสู้ที่ไล่ตามเป้าหมายตรงกันข้าม generator = Sequential() generator.add(Dense(units=50, activation='sigmoid', input_shape=(15,))) generator.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) generator.compile(loss='mse', optimizer='adam') generator.train_on_batch(x_data, y_data) ฉันต้องปรับอะไรเพื่อให้ได้ตัวแบบเครื่องกำเนิดซึ่งกำไรจากค่า MSE สูง?

11 python  tensorflow  keras  neural-network  maximize 

พยายามเรียกใช้โมเดล keras ที่ผ่านการฝึกอบรมด้วยรหัสไพ ธ อนต่อไปนี้: from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.models import load_model from imutils.video import VideoStream from threading import Thread import numpy as np import imutils import time import cv2 import os MODEL_PATH = "/home/pi/Documents/converted_keras/keras_model.h5" print("[info] loading model..") model = load_model(MODEL_PATH) print("[info] starting vid stream..") vs = VideoStream(usePiCamera=True).start() time.sleep(2.0) …

11 python  tensorflow  keras 

ฉันค่อนข้างใหม่กับ tensorflow และฉันพยายามเรียกใช้ object_detection_tutorial ฉันได้รับ TypeErrror และไม่ทราบวิธีการแก้ไข นี่คือฟังก์ชั่น load_model ซึ่งขาด 2 ข้อโต้แย้ง: tags: ชุดสตริงแท็กเพื่อระบุ MetaGraphDef ที่ต้องการ สิ่งเหล่านี้ควรสอดคล้องกับแท็กที่ใช้เมื่อบันทึกตัวแปรโดยใช้ SavedModel save () API export_dir: ไดเร็กทอรีซึ่งมีบัฟเฟอร์ SavedModel และตัวแปรที่ต้องโหลดอยู่ def load_model(model_name): base_url = 'http://download.tensorflow.org/models/object_detection/' model_file = model_name + '.tar.gz' model_dir = tf.keras.utils.get_file( fname=model_name, origin=base_url + model_file, untar=True) model_dir = pathlib.Path(model_dir)/"saved_model" model = tf.saved_model.load(str(model_dir)) model …

11 tensorflow 

หากฉันบันทึกแบบจำลองของฉันโดยใช้tensorflow.saved_model.saveฟังก์ชันในรูปแบบ SavedModel ฉันจะดึง Tensorflow Ops ที่ใช้ในรุ่นนี้ได้อย่างไร เนื่องจากโมเดลสามารถกู้คืนการดำเนินการเหล่านี้ถูกเก็บไว้ในกราฟฉันเดาว่าอยู่ในsaved_model.pbไฟล์ ถ้าฉันโหลด protobuf นี้ (ไม่ใช่โมเดลทั้งหมด) ส่วนไลบรารีของ protobuf จะแสดงรายการเหล่านี้ แต่นี่ยังไม่ได้บันทึกและติดแท็กเป็นคุณลักษณะทดลองสำหรับตอนนี้ โมเดลที่สร้างใน Tensorflow 1.x จะไม่มีส่วนนี้ ดังนั้นวิธีที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ในการดึงรายการการดำเนินการที่ใช้แล้ว (Like MatchingFilesหรือWriteFile) จากแบบจำลองในรูปแบบ SavedModel คืออะไร ตอนนี้ฉันสามารถหยุดสิ่งทั้งปวงtensorflowjs-converterได้ ขณะที่พวกเขายังตรวจสอบการดำเนินงานที่รองรับ ในปัจจุบันนี้ไม่ทำงานเมื่อ LSTM อยู่ในรูปแบบที่เห็นนี่ มีวิธีที่ดีกว่าในการทำเช่นนี้ใน Ops แน่นอนหรือไม่ ตัวอย่างแบบ: class FileReader(tf.Module): @tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(name='filename', shape=[None], dtype=tf.string)]) def read_disk(self, file_name): input_scalar = tf.reshape(file_name, []) output = tf.io.read_file(input_scalar) return …

10 python  tensorflow 

ฉันกำลังพยายามใช้โมเดล DQL ในหนึ่งเกมของโรงยิม openAI แต่มันทำให้ฉันผิดพลาด TypeError: len ไม่ได้กำหนดไว้อย่างดีสำหรับเทนเซอร์แบบสัญลักษณ์ (activation_3 / บัตรประจำตัว: 0) กรุณาโทรx.shapeมากกว่าlen(x) สำหรับข้อมูลรูปร่าง การสร้างสภาพแวดล้อมในโรงยิม: ENV_NAME = 'CartPole-v0' env = gym.make(ENV_NAME) np.random.seed(123) env.seed(123) nb_actions = env.action_space.n แบบจำลองของฉันมีลักษณะเช่นนี้: model = Sequential() model.add(Flatten(input_shape=(1,) + env.observation_space.shape)) model.add(Dense(16)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(nb_actions)) model.add(Activation('linear')) print(model.summary()) การติดตั้งโมเดลนั้นกับโมเดล DQN จาก keral-rl ดังต่อไปนี้: policy = EpsGreedyQPolicy() memory = SequentialMemory(limit=50000, window_length=1) …

10 python  tensorflow  keras  reinforcement-learning  keras-rl 

สรุปปัญหาและคำถาม ฉันพยายามดูข้อมูลบางอย่างภายในวัตถุที่สามารถระบุได้ แต่ไม่ได้จัดทำดัชนี ฉันยังใหม่กับงูใหญ่ แต่ฉันไม่เข้าใจว่ามันเป็นไปได้อย่างไร หากคุณสามารถระบุได้ทำไมคุณไม่สามารถเข้าถึงดัชนีผ่านวิธีการแจกแจงแบบเดียวกัน และถ้าไม่มีวิธีเข้าถึงรายการเป็นรายบุคคลหรือไม่? ตัวอย่างจริง import tensorflow_datasets as tfds train_validation_split = tfds.Split.TRAIN.subsplit([6, 4]) (train_data, validation_data), test_data = tfds.load( name="imdb_reviews", split=(train_validation_split, tfds.Split.TEST), as_supervised=True) ใช้ชุดย่อยที่เลือกของชุดข้อมูล foo = train_data.take(5) ฉันสามารถวนซ้ำfooด้วยการแจกแจง: [In] for i, x in enumerate(foo): print(i) ซึ่งสร้างผลลัพธ์ที่คาดหวัง: 0 1 2 3 4 แต่เมื่อฉันพยายามจัดทำดัชนีfoo[0]ฉันจะได้รับข้อผิดพลาดนี้: --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call …

10 python  tensorflow  neural-network  kaggle 

ฉันใช้Talosและ Google colab TPUเพื่อเรียกใช้การปรับจูนพารามิเตอร์ของโมเดลKeras โปรดทราบว่าฉันใช้ Tensorflow 1.15.0 และ Keras 2.2.4-tf import os import tensorflow as tf import talos as ta from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam from sklearn.model_selection import train_test_split def iris_model(x_train, y_train, x_val, y_val, params): # Specify a distributed strategy to use TPU …

10 tensorflow  keras  google-colaboratory  google-cloud-tpu  talos 

ฉันมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับ (Keras ที่ไม่สนับสนุน TensorFlow 2.0 เราขอแนะนำให้ใช้tf.kerasหรือปรับลดรุ่นเป็น TensorFlow 1.14) คำแนะนำใด ๆ ขอบคุณ import keras #For building the Neural Network layer by layer from keras.models import Sequential #To randomly initialize the weights to small numbers close to 0(But not 0) from keras.layers import Dense classifier=tf.keras.Sequential() classifier.add(Dense(output_dim = 6, init = 'uniform', activation …

9 python  tensorflow  keras  neural-network  tf.keras 

ตอนนี้ TensorFlow อย่างเป็นทางการใน Anaconda คือ 2.0 คำถามของฉันคือวิธีบังคับให้ Anaconda ติดตั้ง TensorFlow เวอร์ชันก่อนหน้าแทน ตัวอย่างเช่นฉันต้องการให้ Anaconda ติดตั้ง TensorFlow 1.14 เนื่องจากโครงการของฉันมากมายขึ้นอยู่กับเวอร์ชันนี้

9 python  python-3.x  tensorflow  anaconda  version 

แบบจำลองของฉันได้รับการฝึกฝนในภาพหลัก ( MNIST dataset) ฉันพยายามพิมพ์ผลลัพธ์ของเลเยอร์ที่สองของเครือข่ายของฉัน - อาเรย์ของ 128 ตัวเลข หลังจากที่ได้อ่านจำนวนมากตัวอย่างเช่น - นี้ , และ , หรือนี้ ฉันไม่ได้จัดการกับสิ่งนี้บนเครือข่ายของฉันเอง วิธีแก้ปัญหาทั้งสองไม่ทำงานในอัลกอริทึมของฉันเอง เชื่อมโยงไปยัง Colab: https://colab.research.google.com/drive/1MLbpWJmq8JZB4_zKongaHP2o3M1FpVAv?fbclid=IwAR20xRz2i6sFS-Nm6Xwfk5hztdXOuxY4tZaAxXAxaAxaXa9a9X9A ฉันได้รับข้อความแสดงข้อผิดพลาดมากมาย ฉันพยายามที่จะจัดการกับแต่ละคน แต่ไม่สามารถคิดได้ด้วยตัวเอง ฉันพลาดอะไรไป วิธีการส่งออกเลเยอร์ที่สอง? ถ้ารูปร่างของฉันคือ(28,28)อะไรควรเป็นประเภท & ค่าของinput_shapeอะไร การทดลองและข้อผิดพลาดล้มเหลวตัวอย่างเช่น: (1) for layer in model.layers: get_2nd_layer_output = K.function([model.layers[0].input],[model.layers[2].output]) layer_output = get_2nd_layer_output(layer)[0] print('\nlayer output: get_2nd_layer_output=, layer=', layer, '\nlayer output: get_2nd_layer_output=', get_2nd_layer_output) …

9 python  tensorflow  keras