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
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
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
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得票数 0
回答已采纳
1回答
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
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
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
回答已采纳
1回答
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
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
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
回答已采纳
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
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
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
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
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得票数 3
回答已采纳
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
回答已采纳
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
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
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
回答已采纳
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
回答已采纳
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
腾讯云开发者
