我试图调试为什么两个训练操作的行为不同,而我却以稍微不同的格式向它们提供相同的数据:一次是numpy.ndarray,另一次是tensorflow.data.Dataset。
在训练过程中输入到神经网络中的每一对x,y,都将有助于记录:
model.fit(X, Y, ...) # X, Y and numpy ndarrays
model.fit(ds, ...) # ds is a tensorflow.data.Dataset
问题:如何要求Tensorflow记录训练期间使用的每一对输入/目标?(在numpy ndarray或tensorflow Dataset情况下)
注意
我做了一个接受两个输入的模型。当我用两个numpy数组来拟合模型时,它可以工作。下面是一个例子:
model.fit(x=[image_input, other_features], y = y, epochs=epochs)
但是,我的问题是,other_features是一个numpy数组,而image_input使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory加载keras。我面临的问题是:
如何从image_input中正确地给y?当我只使用一个输入image_input训练模型时,y被打包在其中,所以我不必在另一个y中指定它才
我需要从文本文件中加载包含2D数组字符串表示的行,以便稍后在训练Tensorflow CNN时使用,但我无法将字符串转换为Tensorflow喜欢的格式。我尝试了应用/映射/各种函数的各种组合,但总是遇到一些隐蔽的错误。下面是一个接近正常工作的玩具示例代码,但仍然抛出错误: ValueError: Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type numpy.ndarray) import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
fr
我使用Talos和Google TPU来运行Keras模型的超参数调优。请注意,我使用的是Tensorflow 2.0.0和Keras2.2.4-TF。
# pip install --upgrade tensorflow
# pip install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu
import os
import tensorflow as tf
import talos as ta
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers i
我有两个numpy数组(X,Y),我想将它们转换为tensorflow数据集。According to the documentation应该可以运行 train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X, Y))
model.fit(train_dataset) 然而,当我这样做时,我得到了错误:ValueError: Shapes (15, 1) and (768, 15) are incompatible 如果numpy数组的形状与预期的输入/输出不兼容,这将是有意义的。但是如果我使用model.fit(X,Y)使用numpy数组运
我对numpy数组进行了如下形状的培训和测试
TrainX = (1234, 50, 50) Type: <class 'numpy.ndarray'> # 1234 arrays of 50 by 50 floats
TrainY = (1234, 2) Type: <class 'numpy.ndarray'>
# TrainY was one column of binary class 0 or 1. Converted it through to_categorical()
TestX = (123, 50, 50) Type
我在看。我用这段代码构建并训练了一个回归模型,它来自于和。我正在使用所有的培训数据(没有培训/测试分割):
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.pipeline import
我正在学习tensorflow,它的版本在我的MacBook M1上是2.8.0。为了调试dataset映射函数中的代码,我希望在函数中打印张量值。
def function(i):
print("in: ", i)
if i < 2:
i = i - 1
return i
dataset = tf.data.Dataset.range(1, 6)
dataset = dataset.map(lambda x: tf.py_function(function, inp=[x], Tout=tf.int64))
for x in
我手动安装了CUDAV9.2和相应的cuDNN来安装tensorflow gpu,但我意识到tensorflow 1.8.0需要CUDA9.0,所以我运行
pip install tensorflow-gpu
在anaconda提示符(基本环境)中,它自动安装了CUDA9.0和相应的cuDNN。我从相同的命令提示符启动了Spyder。所以这是我在Python3.6中的代码,我使用keras和tensorflow使用8000张奇怪的图像进行训练-
# Convolutional Neural Networks
# Part 1 - Building the CNN
# Not important
我为一个看似简单的问题提前道歉;然而,我是新使用Tensorflow和Keras的,我无法从教程或之前提出的问题中找到解决方案。 我正在尝试加载一个包含文章标题和情感评分的数据集,并对文本数据使用分词器进行分类。我的代码如下: import keras
import sklearn
import pandas as pd
import numpy as np
from keras import preprocessing
from keras import models
from keras import layers
from google.colab import drive
driv
我正在运行Ubuntu16.04,并且已经使用pip3 install tensorflow通过pip安装了tensorflow。现在,我想导入并使用contrib.data包中的Dataset类。在各种教程中,这只需使用以下命令即可完成:
import tensorflow as tf
from tf.contrib.data import Dataset
但是打印出来的是:
ImportError: No module named 'tf'
我也尝试过在不重命名tensorflow的情况下使用它:
import tensorflow
from tensorflow.cont