这就是我所看到的。我想要的是：
我遵循的指示，以便能够在google笔记本中使用拉伸板。这是用于生成张量板的代码：
tensorboard = TensorBoard(log_dir非常感谢您的帮助！
浏览 1提问于2020-01-04得票数 0
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我只想为我的第一次CNN设定一个学习时间表，我发现有很多种方法可以做到这一点：
使用的tf.keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule
浏览 4提问于2021-05-28得票数 4
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我正在使用keras，并希望通过keras.callbacks.LearningRateScheduler实现自定义学习率目前我有：
lrate = LearningRateScheduler(lambda epoch: initial_lr * 0.95 **
浏览 0提问于2017-09-19得票数 8
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基于迭代的变学习率
、、、、
我试图在Keras中为SGD编写一个自定义的学习速率调度程序，它可以根据迭代来改变学习速度。然而，LearningRateScheduler CallBack只接受一个只需要划时代的函数。我的学习速率函数如下：
iteration)^(-power) 学习率= base_learning_rate x (1 +γx)
浏览 3提问于2021-06-12得票数 0
我正在使用Keras。当我运行我的代码时，我得到了这个错误。return ops.EagerTensor(value, ctx.device_name, dtype)
ValueError: Attempt to convert a value (<keras.callbacks.callbacks.LearningRateSchedulerobject at 0x000001E7C7B8E780>) with an unsupported type (<class 'keras</e
浏览 3提问于2020-03-11得票数 0
我正在实现一个基于前一个时期的准确率的衰减学习率。val_loss'].append(logs.get('val_loss'))def changeLearningR
浏览 35提问于2020-11-06得票数 0
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我想在Keras或Theano中实现具有指数衰减学习率的卷积神经网络(CNN)。et0*exp(LossFunction)我知道Keras允许设置SGD优化器：衰减项只允许每个时期的固定衰减学习率衰减。如何使用相对于成本函数呈指数衰减的学习率来设置或编码SGD？为
浏览 2提问于2016-10-27得票数 4
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我想保存模型，并将其加载到优化器状态以进行再培训。我能够将模型权重保存为一个.h5文件，但是在优化器状态方面没有任何进展。请帮帮我
浏览 0提问于2021-03-08得票数 0
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我认为Adam优化器的设计使得它能够自动调整学习速度。但是有一个选项可以显式地提到Keras中Adam参数选项中的衰变。我想澄清衰变对Keras中Adam优化器的影响。在pytorch中有一个不同的实现称为AdamW，它不存在于标准的keras库中。这和上面提到的每个时代之后的衰变是一样的吗？
谢谢你的答复。
浏览 3提问于2020-02-02得票数 6
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是否可以根据时代改变TF2模型不同输出的权重？现在，我正在使用以下代码片段来定义不同输出的优先级： loss=['mean_squared_error这样做最好的方法是什么？
浏览 6提问于2020-02-09得票数 1
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我在Keras中设置了一个学习率调度器，使用历史损失作为self.model.optimizer.lr的更新器，但是self.model.optimizer.lr上的值没有插入到SGD优化器中，优化器使用的是代码是：from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizersi
浏览 1提问于2016-09-30得票数 15
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用于查找语言类型的分类器，印地语或英语。
浏览 34提问于2020-01-22得票数 1
我试图在Keras中同时使用LearningRateScheduler和ReduceLROnPlateau回调，这会给学习速度带来问题吗？如果是这样的话，该模型使用的学习率是多少？我在尝试时遇到了这个问题，这影响了我的模型的准确性。就像在这里
在我的acc: 0.8778 -> 0.8188的情况下。
你认为那个时候的学习率是多少？
浏览 3提问于2018-12-03得票数 1
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我已经为我的机器学习项目导入了以下库，但是当我试图在命令提示符下运行我的模型时.出现了问题
from tensorflow.python.keras.callbacks importModelCheckpoint, <
浏览 19提问于2021-07-06得票数 2
，为了向后兼容性包括衰减，以允许学习速率的时间逆衰减。lr是为了向后兼容性而包含的，建议使用learning_rate。为什么Keras只考虑“为了向后兼容性”而“衰变”。
浏览 3提问于2020-05-31得票数 0
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我使用的是Tensorflow 2.x，下面是我编写的自定义学习率调度器 if epoch == 1: else:return 3e-5 * (1/(1 + 0.01 * epoch ))callback = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(scheduler我在以下文档中找不到任何有关批处理的内容
可以批量调用
浏览 8提问于2020-03-01得票数 1
我正在训练一个使用Keras ImageDataGenerator课程的CNN。我的代码看起来像是：from keras.callbacks import EarlyStoppingxval, yval), \
callbacks = [<e
浏览 2提问于2020-09-09得票数 2
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如何在每个on_train_batch_begin处更新学习率的值 lr_decayed_fn = tf.keras.experimental.CosineDecay(initial_lr, decay_steps) lr = K.get_value(self.
浏览 103提问于2021-04-09得票数 0
下面是我要实现的代码 init_lr=0.1
#after every third epoch I am changing the learning
浏览 1提问于2020-05-24得票数 3
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我读过一篇关于热重启(SGDR)的随机梯度下降(SGDR)的论文，并且至少为keras ()找到了一种实现。但是，我可以想象出两种不同的实现，并且希望在一些人的支持下跳出来。作为编码的，学习率随每一小批处理而降低.但是，我可以想象一个不同的实现，它只在每个时代之后才会发生变化。我自己的直觉说，后一种实现更有意义，但似乎大多数人都在对前者进行编码。
有什么想法？
浏览 1提问于2018-08-01得票数 1
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