我有一个数据集，其中的输出是对数的，我的意思是，它的值从0.02阶到15000阶，我应该只是正常训练模型，还是应该以某种方式预处理输出？ 谢谢
浏览 17提问于2020-12-15得票数 0
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我想了解在TensorflowLite中量化模型的卷积层所做的基本运算。
作为基线，我选择了一个经过预先训练的Tensorflow模型，，并使用一个样本图像作为模型推理的输入。在此之后，我成功地提取了第一个融合ReLU6卷积层的输出张量，并将将这个输出与我在上的定制python实现的输出进行了比较。这两个张量之间的</e
浏览 3提问于2021-12-09得票数 -1
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我已经使用pytorch训练了一个图像分类模型。我正在考虑使用TensorFlow扩展。我非常怀疑我是否能够在TensorFlow扩展管道中使用我的PyTorch训练模型(我可以将训练模型转换为ONNX，然后转换为Tensorflow兼容格式)。我不想重写和重新训练训练部分到TensorFlow，因为这将是一个很大
浏览 6提问于2020-11-13得票数 2
我正在尝试让一个Mobilenetv2模型(对我的数据的最后一层进行再训练)在Google edge TPU Coral上运行。我遵循这个虚拟的https://www.tensorflow.org/lite/performance/post来做训练后的量化。，但当我运行edgetpu_compiler (遵循此页面的https://coral.withgoogle.com/
浏览 50提问于2019-07-28得票数 8
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我想知道是否有可能使用tensorflow和pytorch模型转换为onnx模型来使用C++ Api训练它们，就像在中使用tensorflow模型一样。我只是找到了一些使用onnx进行推理的例子。其想法是能够在python中使用tensorflow和pytorch创建原型，转换为onnx模型，并在C++中拥有统一的API来进行推理和训练。获取一些信息(链接)会有很大帮助。
浏览 4提问于2021-11-05得票数 1
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.lite和.tflite格式(TensorFlow格式)有什么区别？如果没有区别，为什么会有两个呢？
除了这个问题，我似乎无法将带有.lite扩展文件的模型上传到Firebase工具包。
浏览 0提问于2018-08-31得票数 4
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在Tensorflow 2.0中，我试图构建一个模型，将我的对象分为两类:积极类和消极类。我想使用tf.keras.metrics.FalsePositives和tf.keras.metrics.FalseNegatives指标来查看模型如何随着每个时代的发展而改进。这两个指标都有规定的断言：[predictions must be >= 0]和[predictions must be <= 1]。 问题是，未经训练的<e
浏览 26提问于2019-10-05得票数 0
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我需要从上面的链接使用mulit_dimensional_attention，它是用TensorFlow实现的，但我使用的是PyTorch，所以我可以将PyTorch张量转换为TensorFlow张量我在这里尝试使用的代码我必须将'rep_tensor‘作为TensorFlow张量类型传递，但我有PyTorch张量
def multi_dimensional_attention(rep_tensor
浏览 14提问于2020-03-17得票数 0
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我在教程()中用谷歌的Inception-v3网络做了一些实验。
如果我有一个足够大的数据集，那就没问题了。但是，如果数据集相对较小，并且在不断增长(大约每天10% )，该怎么办？有没有办法将更多的数据点添加到重新训练的网络中？我不认为每次我们得到一个新的数据点就重新训练一个完整的模型似乎效率不高。
浏览 2提问于2016-11-15得票数 1
我目前正在学习Tensorflow，作为其中的一部分，我正在构建一个神经网络。作为输入，它将接受一个42长度的数组和一个7长度的数组，而作为输出，它将输出一个7长度的数组或一个数字，这并不重要。不知何故，我需要在一组长度为42和7的数组上训练我的Tensorflow模型，但我不确定如何对它们进行分组。我目前有一个很大的数组，如下
浏览 0提问于2018-01-03得票数 1
我正在使用洋红色和tensorflow通过来自melody_rnn的预训练模型来生成一些音乐。有没有办法做到这一点，如果有，又是如何做到的</
浏览 13提问于2017-03-17得票数 0
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我正在使用tensorflow对象检测api检测手势，但我想将条件应用于此检测，这意味着当一个人戴着口哨时，我想检测一个人的手势，否则检测不到。我可以使用Tensorflow对象检测api来实现这一点吗？如果没有，建议我一些好的方法来实现这一点。谢谢:)
浏览 0提问于2021-05-19得票数 0
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我正在用一个非常需要CNN模型的记忆来完成分类任务。这对我在训练中可以使用的批次大小提出了一个很大的限制。我正在使用Tensorflow后端Keras，并且我非常肯定Kera
浏览 1提问于2019-03-20得票数 19
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我在Keras有一个预先训练好的模型。我想训练另一个模型，其中模型的输出是已训练模型的输入，并且已训练模型的输出用于未训练模型的损失函数。feedback from B here) --> Model A --> out_a --> Model B --&g
浏览 1提问于2017-03-26得票数 1
我正在尝试将DNN模型的.pb格式更改为.tflite，我还想量化所有的权重和偏差。当使用以下代码时，权重以8位为单位进行量化，但偏置仍然是浮点数。import tensorflow as tf
tflite_model = conve
浏览 54提问于2019-08-22得票数 0
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实际上，我是Tensorflow和Deeplab V3的初学者。我真的不知道如何在android studio上集成deep lab。我只想使用tensorflow训练的示例模型在android中进行语义分割，而不是实时视频图像。我看过很多github代码，但无法在我的android手机上运行。1.https://www.tensorflow.org/lite/models/segme
浏览 9提问于2019-04-21得票数 0
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通过REST访问机器学习模型
、、、、
我制作了一个卷积神经网络来分类猫和狗的图像。数据集以及代码都可以在线获得。我使用Python作为我的编程语言。但是现在我需要在服务器上部署这个模型，并需要使用REST访问它。我使用HDF5格式保存了我的模型。参考示例"model.h5“：但是我更喜欢java.
我更喜欢使用Spring进行微服务。但我并没有一步一步地了解到如何
浏览 2提问于2018-07-26得票数 1
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我使用的是波士顿数据集。分成训练和测试两部分。使用tensorflow训练模型。(不是keras)。神经网络由2个隐藏层组成，每个隐藏层的大小为13，输入大小也为13。sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow这意味着没有一个预测是正确的。pred值大多是0或
浏览 0提问于2020-04-19得票数 0
我可以下载并成功测试包的。然而，这只给了我一个预先训练的网络的最终分割结果，而我也需要访问中间层的输出。解压下载的文件将创建一个.ckpt文件，该文件似乎包含预训练的tensorflow模型，但是我无法将其加载到tensorflow会话中。
有没有一种方法可以加载预先训练的模型并访问它的所有中间激活图？换句话说
浏览 3提问于2017-10-20得票数 1
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