如何在TensorFlow2.0中使用或移植K.get_session？
在TensorFlow 2.0中，使用或移植K.get_session()的方法如下：
在TensorFlow 2.0中，许多底层操作（如获取会话）已经被隐藏起来，并且大部分情况下不再需要显式地使用会话。取而代之的是使用Eager Execution（即即时执行模式），该模式下不再需要显式地创建和管理会话对象。
然而，如果你的代码仍然依赖于Keras中的K.get_session()方法，可以通过以下两种方式在TensorFlow 2.0中使用或移植它：
- 使用tf.compat.v1模块：
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
session = tf.compat.v1.keras.backend.get_session()在TensorFlow 2.0中，tf.compat.v1模块提供了对TensorFlow 1.x兼容性的支持。通过导入并使用tf.compat.v1.keras.backend.get_session()方法，可以获取到TensorFlow 2.0中的会话对象。
- 使用tf.compat.v1.Session()：
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
session = tf.compat.v1.Session()通过导入并使用tf.compat.v1.Session()方法，同样可以在TensorFlow 2.0中创建会话对象。
需要注意的是，在TensorFlow 2.0中，尽量避免直接使用会话对象，而是使用Eager Execution模式下的即时执行方式。这样可以充分发挥TensorFlow 2.0的优势，并提高代码的可读性和可维护性。
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现在，在tensorflow2.0中，很多事情都发生了变化。
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我正在尝试手工编写一个经过训练的有状态RNN Keras模型，使用纯Numpy的tensorflow后端。
我的模型构建为：
model = Sequential()
num_layers_first_stage = 64
model.add(GRU(num_layers_first_stage, stateful=True, name=input_node_name, batch_input_shape=(1,1,4), return_sequences=True))
model.add(GRU(64, stateful=True, name='gru_layer_1', r
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我正在通过huggingface使用transformers库。 他们在Tensorflow 2.0中为许多架构提供了预先训练的模型。我想在TPU上使用这些模型进行预测。由于TensorFlow2.0的TPU API仍处于实验阶段，因此我想在TensorFlow1.x中实现它 有没有办法将预先训练好的模型从TensorFlow2.0转换到TensorFlow1.x，反之亦然？ TensorFlow2.0的TPUE API描述如下：https://www.tensorflow.org/guide/distributed_training#tpustrategy，目前仍处于实验阶段，尚未共享合适
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是否可以在TensorFlow2.0中运行冻结的图形？ 创建会话时观察到以下错误。 with tf.Session(graph=graph) as sess:
output_data = sess.run(y, feed_dict={x: test_images}) 会话:模块“”tensorflow“”没有属性“”AttributeError“” 完整的代码可以在这里找到。Colab notebook
浏览 15提问于2019-03-09得票数 1
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我正在尝试在TensorFlow2.0中重新实现Multi-View CNN (MVCNN)。然而，在我看来，keras层没有像tf.layers中那样的reuse=True|False选项。有没有办法用新的API定义共享参数的层？或者我需要以TFv1的方式构建我的模型？ 非常感谢!
浏览 78提问于2019-07-04得票数 3
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Keras -获得训练层的重量
、、、、
我试着在一个经过训练的网络中得到一个图层的值。我可以将该层作为一个TensorFlow张量，但无法以数组的形式访问它的值：
from keras.models import load_model
model = load_model('./model.h5')
layer_dict = dict([(layer.name, layer) for layer in model.layers])
layer_name = 'block5_sepconv1_act'
filter_index = 0
layer_output = layer_dict['
浏览 4提问于2017-05-09得票数 5
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在TensorFlow2.0中，TensorFlow2.0不支持tf.gradients，并且GradientTape只计算可训练权重的梯度，那么如何像TF1.0那样获得输入的梯度？谢谢，如果我说错了，请纠正我。
浏览 1提问于2020-01-14得票数 1
我开始学习Tensorflow2.0 2.0，我困惑的一个主要原因是什么时候应该使用类似keras的model.compile和tf.GradientTape来训练模型。
在用于MNIST分类的Tensorflow2.0 2.0教程中，他们训练了两个类似的模型。和。
抱歉，如果这是微不足道的，但您什么时候使用一个而另一个呢？
浏览 1提问于2019-05-09得票数 4
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> import tensorflow as tf
>
> class MyMetric(tf.keras.callbacks.Callback):
> def on_epoch_end(self,epoch,logs={}):
> # how to access X_train and X_val here
>
> ...
> model.fit(X_train,y_train,batch_size=32,epochs=10,validation_data=(X_
浏览 28提问于2019-12-04得票数 2
在tensorflow会话中执行keras的模型预测时，我目前遇到了一个问题。
with tf.Session(graph=graph) as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
## want to know how to add model.predict() inside this condition
predictions = model.predict(#my_model)
#predictions output is same not appending
或者任何替代方法都会很有帮助。
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在TensorFlow2.0中使用SavedModels时，是否可以从中间层访问激活？例如，使用其中一个模型：，我可以运行，例如，
model = tf.saved_model.load('faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28/saved_model').signatures['serving_default']
outputs = model(input_tensor)
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>>> import tensorflow as tf
>>> from tensorflow.keras import backend as K
>>> import numpy as np
>
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我正尝试在我的一个项目中使用tf.contrib.layers.fully_connected()，但它在TensorFlow2.0中已被弃用。有没有等效的功能，或者我应该只在我的虚拟环境中为这个项目保留tensorflow v1.x？
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我试着从一篇文章中加载预训练的模型，但我不能这样做，因为我有一个gpu系统，但在模型中它被明确设置为使用gpu:0和gpu:1。我可以做什么来在我的pc上加载这个模型？我有ubuntu，python3.7，cuda10，TensorFlow2.0
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我使用的是tensorflow2.0。我使用的代码是这样的： f_1 = ConvLSTM2D(filters=25, kernel_size=(1,1), input_shape=(None,None,25,1,3), return_sequences=True)(expand_x1)
f_1 = f_1[:,:,:,0,:] 我想看看f_1变量。因此，我将其转换为数值数组，但得到以下错误：“无法将符号张量(strided_slice_4:0)转换为NumPy数组。”它不能将符号张量f_1转换为数组。现在，我如何可视化变量f_1，它是一个符号张量？
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如何在TensorFlow2.0中使用LSTMStateTuple？ 我正在尝试实现如下代码： state = rnn.LSTMStateTuple(hidden_state, output)
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当我使用TensorFlow2.0/ Keras API进行训练时，我通常会这样做 model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
history = model.fit(x, y, batch_size=64, epochs=10) 但有时生活中的事情并不是我计划的那样，我需要用ctrl-c或者在Jupyter notebook中按stop来中止。当我提前放弃训练时，我如何仍然获得历史对象？我找不到任何关于如何获取历史的详细文档。
浏览 27提问于2020-08-25得票数 1
如何替换Tensorflow.1.14 (https://www.tensorflow.org/beta/guide/effective_tf2)中的TensorFlow2.0 model.trainable_variables？
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谁能给我一个提示，告诉我如何使用TensorFlow2.0的C++ API加载一个用python和keras训练并导出的模型？ 我找不到关于这方面的信息，只有tensorflow版本低于2。 亲切的问候
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我正在处理多线程应用程序，在那里我使用SetEvent()关闭窗口上的线程。
在linux c++中，向线程发送信号的等效条件是什么？应用程序必须同时在windows和linux上运行。
在windows中，我正在做以下工作：
在UI中，我有一个按钮，比如关闭线程。一旦用户按下按钮，它将使用SetEvent()设置事件，这将导致线程自行停止该事件。
void closethread()
{
Setevent(hEventhandle);
}
void * threadProc(void* args)
{
waitforsingleobject(hEventhandle,in
浏览 7提问于2011-03-21得票数 1
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我已经成功地使用fashion_mnist数据集在TensorFlow2.0中训练了一个模型，我想知道如何才能知道它是否在gpu加速的帮助下训练过？
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我有一个用Keras训练的模型，我正在使用K.function()使用它的中间层输出。有没有办法将这个K.function()对象保存为tensorflow图？我想在tensorflow服务中使用此对象，但我没有看到冻结Keras K.function()对象的方法
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通过将我的tensorflow2.0 1.13脚本(如下)转换为tensorflow2.0 2.0脚本，我试图了解tensorflow2.0 2.0的动态。然而，我正在努力做到这一点。
我认为我挣扎的主要原因是因为张力流2.0的例子，我见过训练神经网络，所以他们有一个model，他们compile和fit。但是，在下面的简单示例中，我没有使用神经网络，因此我无法理解如何将此代码改编为tensorflow2.0 2.0(例如，如何替换会话)。帮助是非常感谢和感谢提前。
data = tf.placeholder(tf.int32)
theta = tf.Variable(np.zeros(100
浏览 0提问于2019-05-09得票数 0
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我有一份MS VC++ 6.0的副本，我所有的开发工作都是在它上面进行的。我刚刚收到一个由VC++ 8.0生成的动态链接库。我需要在我的应用程序中使用该DLL中包含的一些函数。我能否在我的VC++ 6.0开发环境中使用这个动态链接库？
浏览 2提问于2010-06-23得票数 0
我正在使用生成器为分层递归模型生成顺序训练数据，该模型需要前一批的输出来生成下一批的输入。这与Keras参数stateful=True类似，它保存隐藏状态供下一批处理使用，只是它更复杂，所以我不能直接使用它。
到目前为止，我尝试在损失函数中添加一个hack：
def custom_loss(y_true, y_pred):
global output_ref
output_ref[0] = y_pred[0].eval(session=K.get_session())
output_ref[1] = y_pred[1].eval(session=K.get_sessio
浏览 0提问于2018-10-03得票数 2
我正在尝试训练Tensorflow对象检测模型。当我运行最后的命令进行训练时：
对于tensorflow版本1.14：python model_main.py --logtostderr --train_dir="/path to dir training/" --pipeline_config_path="Path to ssd_mobilenet_v1_pets_Colab.config"
对于TensorFlow2.0版：python model_main_tf2.py --logtostderr --train_dir="/path to dir
浏览 0提问于2020-10-07得票数 0
1回答
假设我有一个函数指针，可以调用它来完成一些任务。如何将指针所指向的代码段存储到磁盘上的文件，以便稍后可以加载该文件并使函数指针再次可用？
用例:这将在JIT编译器内完成，以防止在下一次运行同一程序时产生JIT开销。
编辑："“的答案不是我想要的。这个问题处理的是人们建议使用索引的有限数量的函数。但在我的例子中，函数可以是具有任何内容的任何内容。
浏览 0提问于2016-02-02得票数 1
假设我有以下情况：
我有一个来自修订版4的分支br_foo。之后在默认分支上又做了3个更改: 6、7和8。我只想将更改7和8合并到br_foo中。有没有办法在mercurial中实现这一点？
浏览 0提问于2011-12-02得票数 11
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当在谷歌AI平台上使用TensorFlow2.0创建时，没有GPU选项，在点击“打开JupyterLab”后，我得到了504错误。它只发生在Tensorflow 2.0中。Tensorflow Enterprise 1.15的选项运行良好。
浏览 14提问于2019-11-15得票数 0
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我使用以下代码在鼠标单击后获取某个点的坐标(请记住，我是在屏幕上的任意点上单击，而不是在图形上单击)：
import win32api
posvals = [[],[]]
x = 0
state_left = win32api.GetKeyState(0x01)
while x<2:
a = win32api.GetKeyState(0x01)
if a != state_left:
state_left = a
print(a)
if a >= 0:
print('butto
浏览 2提问于2018-05-15得票数 1
在this教程的示例一中，它使用了TensorFlow1.0。我想在TensorFlow2.0中实现该代码。 代码分为两部分： import tensorflow as tf
from time import sleep
from time import time
# data generator
def py_gen(gen_name):
gen_name = gen_name.decode('utf-8')
for num in range(20):
sleep(0.3)
yield '{} yields {}&#
浏览 50提问于2020-12-31得票数 0
在TF2.0中，在创建keras模型之后仍然需要调用model.compile，如doc所示。 但是使用eager模式，不需要创建图形，那么tf.keras.Model.compile在TensorFlow2.0中的用途是什么呢？
浏览 25提问于2019-08-26得票数 1
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我想在tensorflow2.0的SGD优化器中降低学习率，我使用了下面这行代码：
lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
initial_learning_rate=self.parameter['learning_rate'],
decay_steps=(1000),
decay_rate=self.parameter['lr_decay']
)
opt = tf.keras.optim
浏览 0提问于2019-11-11得票数 9
我得到了这个错误：
frozen_graph = freeze_graph(K.get_session(), output_names=[model.output.op.name])
TypeError: 'module' object is not callable
我使用的是tensorflow 1.15.0版和keras 2.0.5版
浏览 10提问于2020-02-06得票数 0
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我想在多个会话中管理多个Keras模型。构造我的应用程序时，除了创建、保存和加载模型之外，还可以同时运行模型。
管理这种情况的正确方法是什么？
当前，一个模型由包装类的一个实例表示。这是用于培训，保存，加载和预测。每个实例创建一个tf.Graph和tf.Session，它们在需要实际模型的每个函数中使用。
class NN:
def __init__(self):
self.graph = tf.Graph()
self.session = tf.Session(graph=self.graph)
def predict(self, x):
浏览 0提问于2018-11-08得票数 1
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TypeError:无法迭代标量张量。
对于(x，y)值的plt.bar()，输入两个张量标量。(将CamDavidsonPilon贝叶斯黑客转换为tensorflow2.0)
这是专门针对"def plot_artificial_sms_dataset():“函数的。我在上面的代码块中尝试过，如果我将张量转换为int32，它就可以工作。不确定为什么解决方案是可变的
链接：<code>C0</code>
我发现的解决办法是将两者都转换为np.array()格式。即np.array(x)，np.array(y)。
在tensorflow2.0中还有其他的工作吗？有
浏览 19提问于2019-03-27得票数 3
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在我的tensorflow2.0b程序中，我确实得到了这样的错误
ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[727272703] and type int8 on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [Op:TopKV2]
在成功执行此程序中的许多基于GPU的操作后，会出现错误。
我喜欢释放所有与这些过去的操作相关的GPU内存，以避免上述错误。我如何在tensorflow-2.0b中做到这一点？如何从我的程
浏览 14提问于2019-07-28得票数 6
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我想知道什么时候需要使用tf.shape()和x.shape()。我目前使用的是TensorFlow2.0 rc0
以下是示例代码。
#!/usr/bin/python3
import tensorflow as tf
a = tf.zeros((4, 3, 1))
print (tf.shape(a).numpy())
print (a.shape)
上述代码的结果如下：
[4 3 1]
(4, 3, 1)
tf.shape(a).numpy()返回numpy数组，而a.shape返回一个元组，但我很难找到哪个更好，哪个更好。
有没有人能对此提出一些建议？
浏览 0提问于2019-09-28得票数 2
嗨，我是一个使用persistence的新手，我也很少读过与此相关的文章，并且在这两者之间得到了很少的理解。下面这篇文章确实帮助我澄清了@NamedQuery的概念，我现在想了解和NamedQuery之间所有重要的关键区别，以及在处理JPA和性能方面最喜欢哪一个。
谢谢!
浏览 0提问于2013-09-11得票数 0
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prior_boxes = torch.FloatTensor(prior_boxes).to(device) # (8732, 4)
prior_boxes.clamp_(0, 1) # (8732, 4)
clamp_在pytorch中做了什么?如何将其更改为TensorFlow2.0？
我不确定clamp_到底是做什么的？
浏览 25提问于2020-06-09得票数 0
我读过与TensorFlow2.0相关的文章
并设置一个程序，在Google (Python)环境中使用TensorFlow2.0执行推理。
然而，我注意到，从一个不需要半天电话的状态开始一个函数需要很长时间。
我检查了一下，发现耗时的部分是TensorFlow的导入部分。消耗了大约20秒。在经过测试的代码中，估计从输出打印函数时起大约20秒。
import logging
print('imported:logging')
import numpy as np
print('imported:numpy')
import tensorflow as tf
p
浏览 2提问于2019-11-02得票数 2
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如何列出Tensorflow2.0中的所有变量？ 在Tensorflow1.x中，您可以直接获取tf.global_variables()或其他类似命令。我如何在Tensorflow 2.0中做同样的事情？
浏览 17提问于2019-03-12得票数 4
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我试着在大学的一台用户电脑上安装软件，但我做不到。每次我试着安装它，它都说我没有授权。
还有别的办法吗？
浏览 0提问于2019-10-08得票数 -2
回答已采纳
我不确定如何在TensorFlow2.0中通过网络复制。在Tensorflow 1.x中有很多关于如何做到这一点的答案，但没有关于2.0的答案。这两个网络都是通过对tf.keras.Model进行子类化建立的，所以我不能使用tf.keras.models.clone_model函数。 我尝试了下面列出的不同方法，但似乎都不起作用。 network1 = network2
network1.weights = network2.weights
from copy import copy
network1 = copy(network2) 其中一些方法将引用当前网络，但不会实际复制它。我会感激
浏览 72提问于2019-07-02得票数 1
回答已采纳
我在Python3环境中安装了TensorFlow2.0和tensorflow_dataset。
然后，当我尝试导入tensorflow_datasets时，
import tensorflow_datasets as tfds
出现以下错误：
我尝试从Jupyter而不是从prompt重新安装tensorflow-dataser，出现以下错误：
浏览 25提问于2020-05-06得票数 0
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在TensorFlow2.0中，一些变量可以描述为'UnreadVariable'
对于ex：
b = tf.Variable([4,5], name="test")
print(b.assign([7, 9]))
# Will print
# <tf.Variable 'UnreadVariable' shape=(2,) dtype=int32, numpy=array([7, 9], dtype=int32)>
什么意思？
浏览 125提问于2020-03-17得票数 3
1回答
当使用tensorflow2.0中的多gpu进行训练时，每个副本将通过以下代码减少：
strategy.reduce(tf.distribute.ReduceOp.SUM, per_replica_losses, axis=None)
然而，如果我只是想收集(没有'sum reduce‘或'mean reduce')所有gpu的预测到一个张量中：
per_replica_losses, per_replica_predicitions = strategy.experimental_run_v2(train_step, args=(dataset_inputs,))
#
浏览 24提问于2019-08-19得票数 6
如果修改了一个实体，我将使用liquibase:diff更新我的数据库。
如果我想在VARCHAR(255)列类型中将TEXT转换为TEXT，那么如何在Java实体中进行转换。
在Java中，我的属性只有一个String类型。
谢谢。
浏览 5提问于2016-05-18得票数 0
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