我正在尝试在Cifar 10数据集上训练我的自定义模型。我的模型代码如下： def __init__(self):当我运行这段代码时，它没有给我任何错误。我的colab链接是此外，当我试图通过以下代码从未经训练的<
浏览 164提问于2020-06-07得票数 4
我尝试了文档中描述的所有选项，但没有一个允许我在tensorflow 2.0.0 beta1中保存我的模型。我试过的是：
NotImplementedError:将模型保存为HDF5格式需要该模型是一个功能模型或序列模型。它不适用于子类模型，因为这类模型是通过Python方法的主体
浏览 2提问于2019-08-30得票数 8
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我在TensorFlow中设计了一个带有自定义层的神经网络。首先，我使用__call__()来定义前传，然后调用model.summary()。这给了我以下错误
ValueError: This model has not yet been built.Build the model first by calling `build()` or calling `fit()` with some data, or specify an `input_sh
浏览 3提问于2020-11-15得票数 0
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我正在两台计算机上工作(一台在家里，一台在工作中)；它们都安装了TensorFlow 2.8.0。当我在家里训练这个模型(它是tf.keras.Sequential模型)时，通过调用来保存它：并在工作中通过调用：
tf.keras.models.load_model(这不应该是我的情况)，一个可能的解决方案是使用Keras格式(H5)，但我想知道为什么这是必要的。(我没有尝试H5格式，因为这意味着我将不得不重新
浏览 8提问于2022-06-13得票数 1
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当我创建具有一个或多个自定义层的Keras模型时，可以使用model.save()方法以TensorFlow SavedModel格式持久化Keras模型。我可以使用tf.keras.models.load_model()函数从文件系统中加载此模型，然后再次将其保存到文件系统中。training, training, *, training, training) missing 1 required argument: trainin
浏览 107提问于2021-10-29得票数 0
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受的启发，我创建了自定义模型。在keras 2.2.2 (不是tf.keras)文件: keras/engine/network.py更新2:
在子类模型</em
浏览 0提问于2018-08-12得票数 44
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flow2 = flow2 + self.dc_conv7(self.dc_conv6(self.dc_conv5(x)))
这个ANN被导入到另一个文件中：PWC_model = tf.keras.Model(PWCDCNet())但如果我想：我知道<
浏览 3提问于2021-03-01得票数 0
我要在Tensorflow中实现一个车辆重新识别模型。
在一个单独的文件中，我有另一个子类模型，它是我使用model.save(path)保存的。在这个文件中，我使用keras.models.load_model(path)导入它，并将该模型作为子类模型的一部分使用。我可以证实这个外部模型是没有问题的。我还在这个文件(ConvexCombinat
浏览 1提问于2021-04-16得票数 0
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当我试图保存和加载包含LSTM层的模型时，ValueError:未能找到从SavedModel加载的匹配函数，加载逗号失败了。='sigmoid', return_sequences=True)regNet.save(regNet_ckpt_dir, save_format='tf')
# Recreate the exact s
浏览 7提问于2019-10-11得票数 3
目标我在其中创建了带有self.custom_att属性的测试自定义模型类，该属性是一个列表。我把它训练成随机数据保存和装载。码
from tensorflow.k
浏览 9提问于2022-01-28得票数 2
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我通过子类tf.keras.Model类创建了一个自定义模型。当我在自定义模型的调用方法中初始化(tf.keras.layers.Dense(20,activation='relu'))并调用Dense层时，模型根本没有训练。但是，当我在自定义模型类的构造函数中初始化Dense层，然后在我的自定义模型的调用<
浏览 2提问于2022-06-14得票数 0
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我目前正在尝试实现一个变分自动编码器，但是我被卡住了，我不能理解如何在Keras中使用数据生成器。到目前为止，我所拥有的是：import tensorflow as tf
z_mean, z_log_var = inputs
batch = tf.
浏览 0提问于2020-09-10得票数 1
我使用tf.keras.estimator.model_to_estimator和Tensorboard将keras模型转换为估值器，以实现可视化。我有时也会使用model.summary()。我计划为每个模型创建一个类，跟踪超参数，并正确命名每个模型及其模型目录。但是，我想知道在Tensorflow中是否有既定的或重新使用的方法来实现这一点。问题：是否应该对tf
浏览 1提问于2019-11-03得票数 2
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我有一个叫做Car的模型，取决于用户选择的是哪种类型的汽车，视图以不同的方式呈现。例如，用户从不同的汽车网格中选择，取决于它是沃尔沃、起亚或福特，视图必须允许不同的字段可编辑。我想使用一个car类来绑定视图，但希望客户端验证能够根据什么类型的Car获取所需的字段。什么是解决这个问题的好方法.？创建一个基类并从中继承？
浏览 0提问于2013-04-27得票数 4
我正在学习本教程：错误:面向对象的programming.playground:28:41:错误:在super.init初始化self super.init(品牌:品牌，模型:模型)之前，在属性访问‘模型’中使用'self‘
错误:面向对象的programming.playground:28:27:错误:在super.init初始化self sup
浏览 4提问于2017-10-01得票数 2
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我已经定义了如下的keras模型 def __init__(self, nf, ks=3, s=2, **kwargs): metrics=['accuracy'])
但是当我查询这个模型的摘要时，我会看到这个错误。>>> model = ConvModel(nfs, input_shape=(32, 32, 3), output_shape=num_cl
浏览 0提问于2019-04-29得票数 52
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我有一个用模型子类API在tensorflow 2中编写的模型。它包含一个自定义层。问题是，在自定义层中，我需要将输入张量的通道号发送到运行时的Conv2D层。而输入只是模型类Net的输入。在初始化模型类中的自定义层时，我无法设置它的Conv2D层的信道号。所以，我在这里，在Conv2D层的call方法中计算了这个AuxNet的
浏览 1提问于2020-12-06得票数 4
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根据the documentation for a model的说法，有两种等效的方法来创建模型:通过对Model类进行子类化或使用functional API。当我运行下面的代码时，我得到一个错误。请告诉我为什么会这样。这两个模型不应该是相同的吗？import tensorflow as tf
浏览 36提问于2021-01-23得票数 0
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在一些tf. keras教程中，我看到它们实例化它们的模型类如下：在一些地方，他们使用的是这样的东西：
model = tf.keras.Model
浏览 11提问于2021-03-30得票数 8
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我考虑过的一些方法： 从模型类Sampled softmax in tensorflow keras继承 从Layers类How can I use TensorFlow's sampled softmax继承 在这两种方法中，模型方法更清晰，因为层方法有点老生常谈-它将目标作为输入的一部分，然后再见多输出模型。我希望在model类的子类</em
浏览 23提问于2019-06-30得票数 2
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