如何从Tensorflow中的Hub模块中删除最后一层
从Tensorflow中的Hub模块中删除最后一层，可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库：
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub- 加载预训练模型：
model = tf.keras.Sequential([
hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/classification/4")
])- 查看模型结构：
model.summary()- 删除最后一层：
model.layers.pop()- 重新编译模型：
model.build([None, 224, 224, 3])- 验证修改后的模型结构：
model.summary()删除最后一层后，你可以使用修改后的模型进行特征提取、迁移学习或其他任务。请注意，TensorFlow Hub模块提供了许多其他预训练模型供你使用，可以根据具体需求选择合适的模型。
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我是新来的丹索尔花车中心。我想使用模块并将这个网络细化到另一个数据集，我需要获得最后一个隐藏层以及一些其他层的输出。我想知道是否有办法让其他层的激活。为I3D提供的唯一签名只是“默认”。我认为应该有一种方法可以轻松地获得所有层的输出与Tensorflow集线器模块。
import tensorflow_hub as hub
module = hub.Module("https://tfhub.dev/deepmind/i3d-kinetics-600/1", trainable=False)
logits = module(inp)
这将给我最后一层的输出。如何获得其他层的输出
浏览 0提问于2018-09-12得票数 5
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请帮助我解决这个问题-我使用谷歌的Colaboratory使用than运行tensor_hub示例文本分类，它需要1.7.0以后的版本，但我安装的版本是1.8.0。
# Install the latest Tensorflow version.
!pip install --quiet "tensorflow>=1.7"
# Install TF-Hub.
!pip install tensorflow-hub
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import matplotlib.pyplot a
浏览 0提问于2018-04-18得票数 1
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4回答
一种方法是每次从tensorflow_hub下载模型，如下所示
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
hub_url = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/nnlm-en-dim128/1"
embed = hub.KerasLayer(hub_url)
embeddings = embed(["A long sentence.", "single-word", "http://example.com"])
print(
浏览 0提问于2020-03-07得票数 10
我在尝试从tensorflow张量获取numpy数组时遇到问题。我使用了tensorflow集线器模块，但我不想在下游任务中使用tensorflow，而是需要一个numpy数组。 我知道我必须在tensorflow会话中调用张量上的'eval()‘方法。但不幸的是我不能让它工作...:(它告诉我“表未初始化”。我尝试添加'sess.run(tf.tables_initializer())‘，但是收到错误：'NotFoundError: Resource tensorflow::Var I not exist’。我不确定下一步该尝试什么。我也尝试过'sess.r
浏览 18提问于2019-06-26得票数 1
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我对python完全陌生，在运行我的程序时，我遇到了一个错误..
Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow_hub/tf_v1.py", line 29, in <module>
from tensorflow.compat.v1 import *
ImportError: No module named 'tensorflow.compat'
During handling of the ab
浏览 1提问于2019-03-25得票数 2
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我正在学习tensorflow 2，通过TF集线器教程完成文本分类。它使用了TF集线器的嵌入模块。我想知道是否可以修改模型以包括LSTM层。以下是我尝试过的：
train_data, validation_data, test_data = tfds.load(
name="imdb_reviews",
split=('train[:60%]', 'train[60%:]', 'test'),
as_supervised=True)
embedding = "https://tfhub.dev/go
浏览 5提问于2020-06-23得票数 4
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我正在尝试使用来自tensorflow_hub的预先训练的Resnet50模型。但是，我打算修改第一个卷积层，使其能够采用4通道张量(image+binary掩模)，其中网络权重是从预先训练的模型中初始化的，除了新添加的随机初始化的滤波器。
用于提取Resnet50权重的基本代码：
import tensorflow_hub as hub
import numpy as np
module = hub.Module("https://tfhub.dev/google/imagenet/resnet_v1_50/feature_vector/3")
batch = 2
chann
浏览 0提问于2019-10-01得票数 0
我开发了一个转移学习应用程序，在那里我正在为我的数据流重新培训MobileNetV2。
我正在从tensorflow集线器用重新训练模型，没有做任何修改.
当我从终端运行脚本时，在将模型下载到用户配置文件中的临时目录后，直接收到此警告。
Importing a graph with a lower producer version 26 into an existing graph with producer
version 27. Shape inference will have run different parts of the graph with different
produ
浏览 1提问于2018-10-10得票数 1
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我正在使用最新版本的tensorflow集线器，并想知道如何获取模型预期输入形状的信息，以及模型属于哪种类型的集合。例如，在以Python方式加载模型之后，是否有一种方法可以获得有关预期图像形状的信息？
model = hub.load("https://tfhub.dev/tensorflow/faster_rcnn/inception_resnet_v2_640x640/1")
还是这边？
model = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/tensorflow/faster_rcnn/inception_resnet_v2_640x
浏览 8提问于2020-11-05得票数 2
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编写深入的学习代码来识别数字0-9，在训练了几个时期之后，我在tensorflow/python上的测试值获得零读数。
我已经尝试过测试其他值，但是我的矩阵返回0，输出值则停留在零上。
产出还表明：
我tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141]您的CPU支持这样的指令，即这个TensorFlow二进制文件不是编译来使用的: AVX2。
真搞不懂这意味着什么。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mnist = tf.
浏览 3提问于2019-02-06得票数 1
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我想使用来自瑞安的VGG转换的tensorflow模型。
现在，我想调整层，并添加另一层或更改完全连接的层。但我不知道如何从graphDef中获取单层/权重，也不知道如何调整图形。
浏览 5提问于2016-06-16得票数 1
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我试着开始使用Tensorflow-Hub从图像中提取特征向量。但是，我不确定如何将Tensorflow-Hub输出(张量)转换为numpy向量。下面是一个简单的例子：
from keras.preprocessing.image import load_img
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
import numpy as np
im = load_img('sample.png')
im = np.expand_dims(im.resize((299,299)), 0)
module = hub.
浏览 4提问于2019-12-16得票数 1
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我是tensorflow的新手，我正在尝试创建新的图像分类模块，我尝试了下面的示例使用tensorflow集线器。但它不是被创造出来的。是创建图像分类模块任何简单示例
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import numpy as np
def module_fn():
inputs = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 50])
layer1 = tf.layers.dense(inputs, 200)
layer2 = tf.laye
浏览 0提问于2018-08-06得票数 0
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
hub_url = "https://hub.tensorflow.google.cn/google/tf2-preview/nnlm-en-dim128/1"
embed = hub.KerasLayer(hub_url)
embeddings = embed(["A long sentence.", "single-word", "http://example.com"])
print(embeddings.shap
浏览 3提问于2019-11-29得票数 0
我试图通过在imagenet数据集上预先训练的Resnet模型来提取图像的特征，因为网络应该给出2048个特征的长度。当我尝试使用TensorFlow时，它给出了相同的特征长度，但当我尝试PyTorch版本时，它给我的长度是1000。 Tensorflow的代码如下 import numpy as np
from numpy.linalg import norm
import pickle
from tqdm import tqdm, tqdm_notebook
import os
import random
import time
import math
import tensorflow
浏览 22提问于2021-06-17得票数 1
我正在将代码从tensorflow 1迁移到tensorflow 2。其中一个层是嵌入层，如下所示：
import tensorflow_hub as hub
model_url = "https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-multilingual/1"
self.use_embed = hub.Module(model_url, trainable=False)
在Tensorflow 2中，这将成为
import tensorflow_hub as hub
model_url = "https://t
浏览 4提问于2021-05-17得票数 0
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当尝试使用来自tensorflow_hub的tensorflow_hub函数时，我会得到一个OSError: SavedModel file does not exist at:错误。
奇怪的是，它在几天前就起作用了，所以我不太明白为什么我现在会收到这个错误。
复制代码：
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
URL = 'https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4'
embed = hub.load(URL)
收到的具体错误：
OSError
浏览 5提问于2020-07-24得票数 19
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1回答
我想模拟的是，根据具有单一输入的训练数据，即学生的考试成绩，对学生通过或不通过一门课程进行分类。 我首先为1000名学生创建测试分数的数据集，该数据集的平均值为80，呈正态分布。然后，我为排名前300的学生创建了一个分类"1“(通过)，它基于种子的测试分数80.87808591534409。 (显然，我们并不真的需要机器学习，因为这意味着任何考试分数高于80.87808591534409的人都会通过这门课。但我想构建一个准确预测这一点的模型，这样我就可以开始添加新的输入特征，并将我的分类扩展到更远(通过/失败)。 接下来，我以同样的方式创建了一个测试集，并使用先前为训练集(80.87
浏览 37提问于2020-06-13得票数 0
1回答
流动自动标记
、、、
我想知道如何对图像进行自动标注。
我试过tensorflow并训练过几次模型。首先，它是相当好的分类。但现在，我需要做自动标记。
使用tensorflow，预测结果总是1。
例如，如下所示：
xxx.jpg预测结果：-猫= 0.822 -狗= 0.177 -鹿= 0.001，之和总是1.
我想要的是这样的：
xxx.jpg预测结果：-猫= 0.901 -狗= 0.811 -鹿= 0.991
因为在xxx.jpg中可能有猫、狗和鹿在同一张图片中。就像克拉里法伊()那样。
我想知道实现这一目标的基本概念是什么？
谢谢。
浏览 0提问于2017-05-03得票数 0
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1回答
尝试使用Tensorflow Hub导入以下代码的一些模型：
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
elmo_model = hub.Module('https://tfhub.dev/google/elmo/2', trainable=True)
让我的笔记本卡住了。卡住前唯一出现的日志行是：
信息:tensorflow:使用/tmp/tfhub_模块来缓存模块。
如何解除它并允许我从Tensorflow集线器导入模型？
浏览 0提问于2018-10-23得票数 6
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1回答
这是我笔记本上的密码：
%tensorflow_version 1.x
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
elmo = hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/2", trainable=True)
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
def elmo_vectors(x):
embeddings = elmo(x, signature="default", as_dict=True)[
浏览 0提问于2020-06-25得票数 0
我在tensorflow 1.10中使用tensorflow集线器0.11，而我的错误如下：
tensorflow hub depends on 'tf-nightly' build after 20180308 or 'tensorflow~=1.7'. found tf.version = 1.10.0
我运行下面的代码，但没有帮助：
pip install --user tensorflow --upgrade
pip install --user tensorflow_hub --upgrade
浏览 0提问于2018-09-26得票数 0
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我一直在关注tensorflow教程https://www.tensorflow.org/official_models/fine_tuning_bert 在第一个代码片段中，我看到了很多来自官方模块的导入 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_datasets as tfds
tfds.disable_progress_bar()
from official.modeling im
浏览 39提问于2020-06-30得票数 1
我正在尝试创建一个自定义的tensorflow tf.Estimator。在传递给tf.Estimator的model_fn中，我从Tensorflow Hub导入了Inception_V3模块。
问题:在对模型进行微调(使用tf.Estimator.train)之后，基于tf.Estimator.evaluate (这是针对回归问题)使用tf.Estimator.predict获得的结果不如预期的好。
我是Tensorflow和Tensorflow Hub的新手，所以我可能会犯很多新手错误。
当我尝试对相同的验证数据使用tf.Estimator.predict()时，问题就出现了。
tf.E
浏览 4提问于2019-02-16得票数 0
1回答
在这个链接中，作者说：
import tensorflow_hub as hub
module = hub.Module(<<Module URL as string>>, trainable=True)
如果用户希望微调/修改模型的权重，则必须将该参数设置为True。所以我怀疑如果我把这个设为假，是否意味着我冻结了伯特的所有层，这也是我的内涵。我想知道我的方法是否正确。
浏览 15提问于2020-05-15得票数 0
回答已采纳
我在导入我的包的时候遇到了这个错误。我还没能找到解决这个问题的正确方法。任何帮助都是非常感谢的。
据我所知，这可能是Tensorflow的问题？
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
from datetime import datetime
import bert
from bert import run_classifier
from bert import optimizat
浏览 1提问于2020-03-25得票数 1
1回答
我是tensorflow-hub的新手，偶然遇到了ELMo模型()。
根据原始论文，ELMo表示是隐藏状态激活的加权平均，这些权重可根据手头的任务进行训练，即特定于任务。不出所料，当我使用tf.trainable_variables()时，我可以看到4个可训练参数。如何在tensorflow中准确地训练这些变量？
他们只是提到这些重量是可训练的。但是谁来训练它呢？我还是ELMo模型自己训练它呢？这篇论文似乎建议我应该训练它。如果是这样，我如何在tensorflow中训练它？
浏览 5提问于2018-06-23得票数 3
我正在使用Tensorflow集线器从图像中提取特征。也就是说，我正在使用模块hub.Module("https://tfhub.dev/google/imagenet/resnet_v2_50/feature_vector/3")。
因为我想从最后一个卷积层中提取特性，所以我有点困惑我应该从Resnet50中使用哪一个二元化输出。例如：
image = ...
embedding_module = hub.Module("https://tfhub.dev/google/imagenet/resnet_v2_50/feature_vector/3")
outp
浏览 0提问于2019-06-23得票数 0
我的目标是在Google Colab中测试Google的BERT算法。
我想使用一个预先训练好的芬兰语自定义模型()。在TFHub库中找不到该模型。我还没有找到使用Tensorflow Hub加载模型的方法。
有没有通过Tensorflow Hub加载和使用自定义模型的巧妙方法？
浏览 2提问于2020-01-22得票数 0
我将tensorflow设置为以下结构：
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d (Conv2D) (None, 32, 32, 5) 1
浏览 3提问于2020-05-25得票数 0
我在尝试一个文本分类模型。因此，我想使用tensorflow-hub提供的text_embedding_column函数。不幸的是，我得到了一个运行时错误
import tensorflow_hub as hub
embedded_text_feature_column = hub.text_embedding_column(
key="sentence",
module_spec="https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/1")
我得到的错误如下：
RuntimeError
浏览 0提问于2019-01-03得票数 8
回答已采纳
我正在尝试使用Tensorflow Hub模块再现基于Tensorflow Slim 的Tensorflow Slim模块的输出。然而，我似乎无法得到预期的产出。例如，让我们加载所需的库，创建一个示例输入和占位符来输入数据：
import tensorflow_hub as hub
from tensorflow.contrib.slim import nets
images = np.random.rand(1,224,224,3).astype(np.float32)
inputs = tf.placeholder(shape=[None, 224, 224, 3], dtype=tf.
浏览 1提问于2019-07-29得票数 0
回答已采纳
尝试运行Bert的记号赋予器，但我一直收到错误。有没有人能帮我解决问题呢？
FullTokenizer = bert.bert_tokenization.FullTokenizer
bert_layer = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/1", trainable=False)
vocab_file = bert_layer.resolved_object.vocab_file.asset_path.numpy()
do_lower_case = bert
浏览 33提问于2020-06-01得票数 0
在TensorFlow.js中，我创建了一个非常简单的tf.Sequential模型，如下所示： let model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({inputShape: [784], units: 128, activation: 'relu'}));
model.add(tf.layers.dense({units: 10}));
model.add(tf.layers.softmax()); 在预测期间，如何获得第二个tf.layers.dense层的激活？ 我可以像往常一样删除model.layers[2]
浏览 15提问于2020-10-30得票数 0
回答已采纳
我想使用Tensorflow Dataset api通过tensorflow Hub初始化我的数据集。我想使用dataset.map函数将我的文本数据转换为嵌入数据。我的Tensorflow版本是1.14。
由于我使用了elmo v2模块，它将一串句子数组转换为它们的单词嵌入，所以我使用了以下代码：
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
...
sentences_array = load_sentences()
#Sentence_array=["I love Python", "python is
浏览 23提问于2019-07-05得票数 3
回答已采纳
我想使用niftynet预训练的分割模型来分割自定义数据。我下载了预训练权重，并修改了model_dir路径以下载一个。
但是，当我运行
python3 net_segment.py train -c /home/Container_data/config/promise12_demo_train_config.ini
我得到了下面的错误。
Caused by op 'save/Assign_17', defined at:
File "net_segment.py", line 8, in <module>
sys.exit(m
浏览 3提问于2019-02-13得票数 0
我正在尝试在tensorflow 中编写伯特教程。
我的pip列表包含tensorboard 2.8.0、tensorboard-data-server 0.6.0、tensorboard-plugin-wit 1.8.0、tensorflow 2.8.0、tensorflow-addons 0.13.0、tensorflow-datasets 4.4.0、tensorflow-estimator 2.4.0、tensorflow-hub 0.12.0、tensorflow-io-gcs-filesystem 0.24.0、tensorflow-metadata 1.2.0、tensorflo
浏览 7提问于2022-06-06得票数 1
我想从头开始训练一个InceptionV3神经网络。我已经有一个正在运行的实现，它利用这个TensorFlow集线器模块：https://tfhub.dev/google/imagenet/inception_v3/feature_vector/1，并利用包含的预先训练好的权重执行微调。 我现在想使用the same TensorFlow Hub module，但放弃了提供的权重，并使用我自己的内核初始化器(例如，tf.initializers.truncated_normal，tf.initializers.he_normal等)。 如何修改TFHub模块中的可训练变量以使用自定义初始化器
浏览 14提问于2019-02-11得票数 1
回答已采纳
我认为，如果我有一个binary-classification问题，那么我应该总是只有一个节点在最后一层，因为最后一层必须决定分类。但是，在下面的代码中，这不是真的。
让我们下载披萨/牛排数据集(图像数据集)，并使用ImageDataGenerator准备数据
import zipfile
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten
from tensorflow.keras.preprocessing.image
浏览 6提问于2022-05-23得票数 0
我正在处理的项目使用了Tensorflow库的一些核心功能，即tensorflow.python模块。 当在virtualenv中运行它时，我可以顺利地导入它： import tensorflow.python as tf_python 然而，对于具有相同版本的Tensorflow - https://hub.docker.com/layers/tensorflow/tensorflow/2.0.0-gpu-py3-jupyter/images/sha256-613cdca993785f7c41c744942871fc5358bc0110f6f5cb5b00a4b459356d55e4?co
浏览 22提问于2021-02-02得票数 0
我已经将通用句子编码器2下载到一台没有互联网接入的计算机上，并将其解压到一个目标文件夹：“data.” import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
USE_embedder = hub.load(r'data/') 如果我像往常一样运行USE_embedder(['test'])，我会得到错误：TypeError: 'Autotrackable' object is not callable.，但遵循tensorflow文档，我会认为我可以运行： USE_embedder.sign
浏览 33提问于2021-03-27得票数 0
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我曾尝试在TF Hub上测试ALBERT模型。当我试图从TF集线器加载ALBERT时，我得到了以下错误：
python
Python 3.6.8 (default, May 16 2019, 05:58:38)
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-36.0.1)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow_hub as
浏览 20提问于2019-10-28得票数 0
1回答
我正在尝试微调并使用新的编码器层来做其他的事情。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model, Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
import tensorflow_hub as hub
module_url = "universal-sentence-encoder"
model = Sequential([
hub.KerasLayer(module_url, input_shape=[]
浏览 2提问于2021-03-19得票数 0
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我一直试图在我的计算机上运行，但在运行以下代码时，我从标题中得到了错误：
import os
import shutil
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text as text
from official.nlp import optimization # to create AdamW optmizer
import matplotlib.pyplot as plt
tf.get_logger().setLevel('ERROR')
os.environ[&
浏览 2提问于2021-02-25得票数 1
使用这个为Android做一个机器学习模型。
在我把这些线放进命令线之后，
python retrain.py
--bottleneck_dir=/{directory_to_bottlenecks }/bottlenecks
--how_many_training_steps 1000
--model_dir=/{directory_to_folder_you_saved_the_mobilenet}/mobileNet
--output_graph=/{directory_to_folder_you_want_to_save_the_model}/papa_graph.pb
浏览 2提问于2019-11-15得票数 0
1回答
最近，我试图在以前在该领域进行的工作的基础上创建一个股票市场预测程序，根据该程序，通过Python中的Keras模块创建的神经网络可以从Quandl获得调整后的股票价格信息，并利用上述信息对自己进行训练。我通过使用以下教程中的帮助完成了这个程序；但是，我已经修改了提供的程序，用Keras序列模型代替了'sklearn‘线性模块的使用。本教程列示如下：
此外，我还从Keras模块的正式文档中导出了Keras序列模型信息：
我已经完成了前面提到的谷歌合作程序，一个解释器和在线IDE的Python形式的木星笔记本。我使用了以下代码：
import tensorflow as tf
imp
浏览 0提问于2020-01-02得票数 0
回答已采纳
Tensorflow是一个大型库，其压缩容量约为399 MB。我正在使用tensorflow_hub下载预先训练的通用语句编码器模型.然而，tensorflow_hub对tensorflow有许多依赖。
我现在的压缩包已经接近500 My了。有没有办法解决必须在部署中包括tensorflow的问题？或者还有另一种类似AWS的服务具有更大的包大小限制。
浏览 1提问于2020-02-21得票数 2
1回答
稠密层权矩阵维数
、、
请参考附件中的图片。我正在学习一门课程，介绍Python中的TensorFlow。在构造神经网络时，weights1 = Variable(ones((3, 2))).我不知道这个weight1矩阵的维数是如何确定的？尤其是列值。为什么是2？
浏览 2提问于2020-06-10得票数 0
我正在尝试创建一个来识别关键字。因为我的数据集很小，所以我正在进行迁移学习。这就是的方式。在此之后，我创建了一个模块。这是密码
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
# pylint: disable=unused-import
from tensorflow.contrib.framework.python.ops import audio_ops as contrib_audio
# pylint: enable=unused-import
def module_fn():
input_name = "
浏览 0提问于2018-11-05得票数 0
回答已采纳
我想在Tensorflow2中设计一个神经网络，将2D值映射到其他2D值。我想不出如何在不给出维度错误的情况下初始化我的模型。
import numpy
import tensorflow as tf
def euclidean_distance_loss(y_true, y_pred):
return numpy.sqrt(sum((y_true - y_pred)**2.0))
#===Make Data====#
x_train = numpy.asarray([ [1, 2], [3, 1], [2, 2] ])
x_test = numpy.asarray([ [10,
浏览 3提问于2021-03-04得票数 0
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