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1
回答
结合
使用
tf.keras.layers
和
Tensorflow
低级
API
、
、
我可以将
tf.keras.layers
与
低级
tensorflow
结合
使用
吗?
浏览 11
提问于2019-03-30
得票数 4
回答已采纳
1
回答
使用
tensorflow
核心的标准方法
、
通常,在
使用
像keras这样的高级
API
时,我们并不专门定义层参数。但是当
使用
tensorflow
核心时,所有的模型、参数
和
权重都是专门定义的。
浏览 28
提问于2019-05-15
得票数 0
3
回答
tf.keras.layers
和
tf.layers的区别是什么?
、
、
tf.keras.layers
和
tf.layers的区别是什么? 它们都有Conv2d,它们提供不同的输出吗?如果将它们混合(类似于一个隐藏层中的tf.keras.layers.Conv2d,在下一个隐藏层中
使用
tf.layers.max_pooling2d),会有什么好处吗?
浏览 3
提问于2018-06-28
得票数 12
回答已采纳
1
回答
tf.layers.Conv1D vs tf.keras.layers.Conv1D
、
、
我
使用
的是this教程中的tf.layers.conv1d,但后来发现它已经被弃用了。然后我发现了tf.layers.Conv1D
和
tf.keras.layers.Conv1D。然而,我不确定要
使用
哪一个,以及在功能方面有什么区别。如果有人能指出在输入数据来自csv文件的情况下
使用
这两个文件中的任何一个的示例,那就太好了。
浏览 25
提问于2019-03-29
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1
回答
TFF:定制模型实现
请任何人向我解释一下教程的这一部分:这里是链接部分:定制模型实现Keras是推荐的
TensorFlow
高级模型
API
,我们鼓励尽可能在TFF中
使用
Keras模型(通过tff.learning.from_keras_model但是,tff.learning提供了一个较
低级
别的模型接口tff.learning.Model,该接口公开了
使用
模型进行联邦学习所需的最低限度的功能。直接实现此接口(可能仍
使用
像
tf.keras.layers
这样的构建块)允许最大限度地进行定制,而无
浏览 0
提问于2019-12-05
得票数 0
1
回答
每个
TensorFlow
版本
使用
哪个
TensorFlow
模型版本?
、
我
使用
的是旧版本的
TensorFlow
(例如v1.4)。我想
使用
TensorFlow
models ()中的模型,但我不确定模型的哪个版本与正确的
TensorFlow
版本相对应。
浏览 0
提问于2018-03-20
得票数 2
1
回答
无法从“
tensorflow
.python.keras.layers”导入名称“正常化”
、
、
、
我试图
使用
tensorflow
_rankings,但由于上述错误无法导入它。我
使用
的是
tensorflow
2.8.0
和
tensorflow
_rankings 0.5.0,它们似乎是最新的稳定构建。它们是自动从pip install
tensorflow
_ranking 我正在
使用
Python 3.8.10,Windows 11。Tf2.8.0docs显示
tf.keras.lay
浏览 4
提问于2022-04-06
得票数 0
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1
回答
Tensorflow
:
低级
LSTM实现
、
、
、
我正在寻找一个在
Tensorflow
中
使用
LSTM单元的RNN的
低级
实现。我已经实现了几个前馈网络,其中我
使用
了
低级
API
。这对我理解人工神经网络的内部工作原理有很大帮助。还是建议
使用
LSTM cell (tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell)的
Tensorflow
实现?我在
Tensorflow
中没有发现任何RNN的
低级
实现。我在哪里可以找到这样一个
低级
的实现?
Tenso
浏览 2
提问于2019-01-20
得票数 5
1
回答
tensorflow
高级
api
与
低级
api
、
在他/她自己的项目中,应该选择在
tensorflow
中
使用
低级
别
API
还是高级
API
?到目前为止,我的观点是,
tensorflow
社区在他们所做的几乎所有事情上都做得很出色,但不幸的是,我不能对他们的文档说同样的话。在实现<e
浏览 3
提问于2018-04-17
得票数 1
1
回答
噪声不可微损失函数的自定义
Tensorflow
优化器
、
、
、
我
使用
低级
别的
tensorflow
API
构建了一个模型,它只有几个变量(大约10个),我想要优化这些变量。因此,我想实现一个自定义的损失函数,它产生噪声损失值(类似于一种基于仿真的优化方法)。通常,我会像SPSA优化器一样
使用
导数自由优化器。 有没有一种方法可以实现不可区分的损失函数,以及像SPSA这样的带有
低级
别
tensorflow
API
的优化器?有人可能会问,为什么要用
tensorflow
来做这个呢?这是因为我想
使用<
浏览 0
提问于2018-01-31
得票数 3
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1
回答
在没有tf.keras的tf2.0中建立模型
和
估计器
、
、
考虑到层
API
已被废弃,我如何在不
使用
tf2的情况下构建模型(或者建议
使用
什么方法来构建模型)?问题有同样的问题,但没有任何答案就结束了。更新: 我不介意
使用
tf.keras.layers
而不是tf.layers,但是一旦我构建了所有的层,我需要返回模型,有什么方法不
使用
keras模型,编译、拟合、预测
和
评估,只
使用
tensorflow
的方式
浏览 4
提问于2019-10-25
得票数 1
1
回答
自定义图层中的预定义图层
、
、
我想在自定义层中
使用
tf.keras.layers
中的预定义层。我想创建一个自定义图层,它是密集层
和
1D卷积层的组合。有没有可能做这样的事情?我在
tensorflow
页面中找不到一个示例。
浏览 0
提问于2019-10-11
得票数 0
2
回答
Tensorflow
Keras模型
和
Estimator有什么不同?
、
、
Tensorflow
Keras模型
和
Tensorflow
估计器都能够训练神经网络模型,并
使用
它们来预测新数据。它们都是建立在
低级
核心
TensorFlow
应用程序接口之上的高级
API
。那么我应该在什么时候
使用
一个而不是另一个呢?
浏览 6
提问于2018-07-21
得票数 59
回答已采纳
2
回答
如何
使用
Tensorflow
Keras
API
、
、
、
嗯,我开始学习
Tensorflow
,但我注意到关于如何
使用
这个东西有太多的困惑。首先,一些教程
使用
低级
API
tf.varibles
和
scopes...etc呈现模型,但其他教程
使用
Keras代替,例如
使用
张量板调用回调。其次,拥有大量重复
API
的目的是什么,当你有
低级
构建乐高积木模型时,
使用
Keras这样的高级
API
背后的真正目的是什么?最后,
使用
急切执行的真正
浏览 3
提问于2018-10-25
得票数 0
2
回答
创建估计器后Keras有状态RNN模型、层
和
方法的状态变化
、
、
、
与独立的keras模型相比,
使用
tf.keras.estimator.model_to_estimator有什么好处?例如,当我们想要实时服务模型的时候?old_states = [state_h, state_c]lstm_layer.reset_states(states=old_states)new_states_to_save = [pre
浏览 1
提问于2019-01-11
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1
回答
tf.keras.layers.xx可以独立于tf.keras.Sequential或模型
使用
吗?
、
在
Tensorflow
中,一些模块的许多功能已被废弃。来自
tf.keras.layers
的那些已经被推荐了。通过将它们与tf.keras.Sequential (Sequential)或tf.keras.Model (Model)相关联,提供了
使用
它们的示例。我想知道是否可以在不
使用
tf.keras.layers
(e.g., Dense, Conv1D, etc.)或Model的情况下
使用
某些类。以前,我的代码中
使用
了以下内容: gru = tf.contrib.rn
浏览 1
提问于2019-07-01
得票数 1
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1
回答
如何
使用
tf.layers类而不是函数
tf.Layer模块似乎有两种形式:函数
和
类。我通常直接
使用
函数(例如,tf.layers.dense),但我想知道如何直接
使用
类(tf.layers.dense)我已经开始在
tensorflow
中尝试新的急切的执行模式,我认为在那里
使用
类也会很有用TF文档中是否有说明如何
使用
这些文档的部分? 我想在__init__中实例化这些层的类中
使用
它们是有意义的,然后当输入
和
维度已知时,它们就被链接到__call__方法中了?是否存在
使用
tf
浏览 0
提问于2018-04-25
得票数 6
回答已采纳
1
回答
根据Iris CSV数据进行训练的完整
Tensorflow
使用
、
、
我希望
使用
Tensorflow
来训练用于分类的神经网络模型,并且希望从CSV文件中读取数据,例如Iris数据集。显示了加载Iris数据
和
构建预测模型的示例,但该示例
使用
了高级tf.contrib.learn应用编程接口。我想
使用
低级
Tensorflow
API
并自己运行梯度下降。我该怎么做呢?
浏览 1
提问于2016-11-27
得票数 3
1
回答
Tensorflow
--为什么tf.nn
和
tf.layers / tf.losses / tf.contrib.layers等中有这么多相似甚至重复的函数?
在
Tensorflow
( v1.2.1)中,似乎存在(至少)两个并行
API
来构造计算图。在tf.nn中有一些函数,如conv2d、avg_pool、relu、下拉列表,而在tf.layers、tf.losses
和
其他地方也有类似的函数,如tf.layers.conv2d、tf.layers.dense从表面上看,这种情况似乎只会造成混淆:例如,tf.nn.dropout
使用
“保持利率”,而tf.layers.dropout
使用
“下降率”作为参数。 这种区别对最终用户/开发人员有什么实际意义吗?
浏览 0
提问于2017-07-18
得票数 12
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1
回答
tf.keras.layers
与keras.model的
结合
、
、
是的,我在任何地方都读到过keras
和
tf.keras不兼容的地方。但是你可以把
tf.keras.layers
传递给一个keras模型,也能工作。当我尝试用我自己的模型做这件事.这不管用!示范代码:import keras 他们正确地提到这是因为tf
浏览 6
提问于2020-03-11
得票数 0
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