我正在尝试用Java语言创建一个不使用Python语言的TensorFlow模型。我设法用Java编写了很多Python代码，但是我遗漏了一些要完成的元素。我阻塞了优化器。Python中的原始代码是一个非常简单的模型。import tensorflow as tf
# Batch of input and target output (1x1 matrices)
浏览 14提问于2018-01-22得票数 0
我用javaFx在eclipse中编写UI代码，因为我只能使用java，不能使用python，不能使用c。我正在寻找几种方法(API，jython，TCP/IP)，但我不确定哪一种是最好的。
请写出你的意见，其中有更多的优点或较少的缺点。
浏览 0提问于2018-02-06得票数 0
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我有一个经过微调的vgg模型，我使用tensorflow.keras functional创建了模型，并使用tf.contrib.saved_model.save_keras_model保存了模型。我可以轻松地在python中加载我的模型并使用tf.contrib.saved_model.load_keras_model(saved_model_path)，进行预测，但是我不知道如何在JAVA中加载模型我无法冻结图形，也尝试使用sim
浏览 0提问于2018-12-12得票数 4
我有一个工作良好的TF模型，它是用Python和TFlearn构建的。有没有一种方法可以在另一个系统上运行此模型，而无需在其上安装Tensorflow？它已经是预训练，所以我只需要运行数据通过它。
浏览 2提问于2018-01-25得票数 8
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我在Tensorflow中有一个net，我正在尝试在Keras中重新实现它。目前，与Tensorflow模型相比，Keras模型的表现完全不佳。与原始模型相比，损失要高得多，并且下降得更慢。我最好的猜测是我用错了优化器。在Tensorflow代码中，优化器如下所示：
global_step = tf.Variable(0, trainable=F
浏览 17提问于2018-09-04得票数 5
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</e
浏览 0提问于2018-01-31得票数 3
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假设我有一个pytorch模型，描述了某个多维系统基于自身状态x和外部执行器u的演化，所以x_(t+1) = f(x_t，u_t)，f是pytorch的人工神经网络。现在我想解决一个动态优化问题，找到一个最优的u值序列，以最小化依赖于x的目标。类似于：s.t.：x_(t+1) = f(x_t，u_t)有没有一种简单的方法可以使用像py
浏览 28提问于2021-05-26得票数 2
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我有一个TensorFlow 2模型，有一个经过预先训练的Keras层来自TensorFlow集线器.我想微调这个子模型中的权重，以适应我的数据集，但是如果我天真地设置trainable=True和training=True，我的模型会非常适合。如果我将底层模型的实际层置于我的控制之下，我将在这些单独的层上插入下拉层或设置L2系数。但是这些层是使
浏览 1提问于2019-04-19得票数 1
我一直在浏览tensorflow.keras.save_model()应用程序接口的文档，我遇到了参数include_optimizer，我想知道不包括优化器有什么好处，或者如果优化器不与模型一起保存会出现什么问题为了给我的特定用例提供更多的上下文，我想保存一个模型，然后将生成的.pb文件与Tensorflow一起使用。我是否需要保存优化器状态，
浏览 51提问于2021-04-30得票数 1
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我使用迁移学习(Keras)训练了Resnet-50，训练成功，我保存了模型。当我使用下面的代码测试模型时，它不工作，它给了我一个错误。如何解决此错误？for i in classes:print(names)
我得到的错误是：我按照这个人的教程来训练我的</em
浏览 1提问于2020-07-03得票数 0
learning_rate, decay=1e-6)
对于优化器它成功了，但是我在制作ModelCheckpoints时收到了以下警告：
警告:TensorFlow:TensorFlow优化器无法在实例化后访问优化器属性或优化器<
浏览 0提问于2019-02-20得票数 3
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我已经在Tensorflow 2.0中训练了一个模型，并且正在尝试改进当转移到生产时(在一个支持GPU的服务器上)的预测时间。在Tensorflow 1.xI中，使用冻结图可以得到预测的加速，但从Tensorflow 2开始就不再推荐这种方法了。来源：
我已经训练了我的模型，并使用Tensorflow的SavedModel格式将其保存到一个Sa
浏览 9提问于2019-11-13得票数 4
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我使用adam-optimizer创建了一个tensorflow模型 tf.train.AdamOptimizer(..., name='AO').minimize(...)在我存储模型并从模型文件中恢复它之后，我想使用优化器最小化一个不同的变量集。我的问题是如何获得名为'AO'的优化器对象
浏览 14提问于2019-04-26得票数 0
如何在Java中用Tensorflow制作全连接层？从他们的中，我找不到对它的支持。文档使我相信我只能导入模型。
浏览 0提问于2017-05-08得票数 1
许多操作系统都是通过优化并行化来实现的，因此这个lda应该很容易在gpus或分布式集群上运行。
更短更干净的代码。与许多其他模型一样，特别是NNs，用tensorflow构建这样的模型所涉及的代码较少。当我检查了一些lda的python实现(例如，)之后，我不知道可以使用什么tensorflow操作，应该构建什么样的图形，应该选择什么样的优化器</em
浏览 0提问于2016-06-19得票数 3
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案例1环境: Google框架: Tensorflow 2.4.0，Intel-Tensorflow 2.4.0本例运行良好，并输出了预测的MSE丢失，但当我卸载Intel-Tensorflow2.4.0并仅使用官方T
浏览 18提问于2021-07-19得票数 0
tf.train中的类有一个函数minimize，您可以使用它来优化您的函数。但是，tf.contrib.keras.optimizers中的类不存在此minimize函数。假设我们有以下代码：tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
updateModel = trainer.minimize(loss= trainer.minimize(loss) # ERROR because minimi
浏览 3提问于2018-02-17得票数 5
我用一个基本的例子验证了我的TensorFlow (v2.2.0)、Cuda (10.1)和cudnn (libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb)，我得到了奇怪的结果……我可能忘了什么。要使用tensorflow运行，请执行以下操作：
from
浏览 3提问于2020-05-27得票数 6
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