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。这两个模型不应该是相同的吗？import tensorflow as tf
super(MyModel,
浏览 36提问于2021-01-23得票数 0
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我使用Tensorflow 1.14和tf.keras API来构建一个数目(>10)的不同网络神经网络。(我也对使用Tensorflow 2回答这个问题感兴趣)。我在想我该怎么组织我的项目。我还有一些构建块，它们是多个模型的一部分，对于这些模块，我使用返回它们的助手函数，使用Keras functional拼凑最终结果。
不同模型
浏览 1提问于2019-11-03得票数 2
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我知道可以通过多次调用model.predict()并测量返回值的平均值来实现蒙特卡洛退出。但是，我想知道是否可以通过对tensorflow.keras的Model类进行子类化来实现它。使用更典型的方式，通过子类化Model的类来实现模型，提供了对轻松加载和保存Keras模型的支持，而不需要任何其他代码，然后在
浏览 0提问于2020-04-24得票数 1
这是我第一次使用amazon服务来部署我的机器学习预培训模型。我想把我的预先训练过的TensorFlow模型部署到Aws-Sagemaker。error occurred (ModelError) when calling the InvokeEndpoint operation: Received server error (500) from modelregion=us-west-2#logEventViewer:group=/aws/sage
浏览 4提问于2020-04-07得票数 2
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我正在尝试使用Tensorflow >= 2.4构建一个子类模型，该模型由预先训练的卷积基础和顶部的一些致密层组成。但是，子类模型的冻结/解冻在以前训练过后不起作用。当我对函数式API执行同样的操作时，一切都会按预期运行。我真的很感谢一些关于我在这里遗漏的东西的提示:下面的代码应该进一步说明我的问题。请原谅我<e
浏览 79提问于2021-08-23得票数 0
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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我希望在model类的子类化方面得到一些帮助--具体地说: 1)与第一种方法不同的是，我想要在指定标准keras模型时接受任意数量<
浏览 23提问于2019-06-30得票数 2
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我在阅读时遇到了创建TensorFlow 2.0模型的Model子类化。我找到的代码是： def __init__(self): x = self.flatten(x) return self.d2(x)
# Create an instance of the mo
浏览 2提问于2020-02-08得票数 0
我正在使用Tensorflow.js加载一个简单的tf.loadLayersModel()模型，但是模型没有构建。我正在使用Functional来构建模型，但只由密集的层组成。与Lambda层类似的错误，但我只在Tf.js中使用了两个密集层和功能层。Error: Unknown layer: Functional.我不确定这是一个问题，甚至是一个问题，但如果它是不正确的，我不知道如何检查它的计算值，它可能
浏览 2提问于2020-07-28得票数 2
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_shape编辑:我还没
浏览 3提问于2020-11-15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：但是在中，它们确实看起来是一样的，但我不确定，也没有明确提到。这两者有什么<
浏览 11提问于2021-03-30得票数 8
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我正在使用Tensorflow Keras模型来评估连续的传感器数据。我的模型输入由15个传感器数据帧组成。因为函数model.predict()花费了将近1秒的时间，所以我想异步执行这个函数，这样我就可以收集这段时间内的下一个数据帧。为此，我创建了一个具有多处理库和用于model.predict的函数的池。我的</em
浏览 0提问于2018-10-18得票数 1
问题model = tf.keras.models.load_model(".我已经尝试过的
另一个(非常)小模型，小批量，同样的结果。这进一步提高了model() (__call__)方法的性能，但所有其他方法都停止在C++和下载
浏览 2提问于2021-05-30得票数 0
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我已经看到，可以在PyTorch中的顺序对象中创建顺序对象。据我所知，TensorFlow有一个不同的Sequential类。在TensorFlow中也能做到这一点吗？这是我试图移植的代码。这在技术上不是等同于直接将子模型的层添加到模型中，而不是在顺序模型中
浏览 17提问于2020-12-30得票数 1
我的Python项目包括数据处理程序、模型，可以在不同的模式下运行。在我的代码中，我使用如下语句# or适应培训脚本和绘图脚本的流程。我相信我已经通过为模型和数据处理程序提供不同的子类来使用策略模式。
但我不知
浏览 0提问于2022-03-24得票数 -1
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我正在尝试使用TensorFlow2.1中的tf.keras实现一个简单的递归神经网络架构，并关注序列到序列任务。据我所知，这使得我通常会使用的Keras函数API在这个模型中是不可能使用的，因为编写如下内容 x = tf.keras.Input(shape=(None,))
x = MyDecoderModel(所以我决定只使用Model子类化，编写一个像这样的
浏览 18提问于2020-04-30得票数 0
随着Keras成为TensorFlow的API，有许多旧版本的Keras代码，比如。from keras import modelsfrom tensorflow.keras import models
浏览 1提问于2019-01-08得票数 8
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为什么tensorflow禁用tf.keras.Model的tf.keras.Model函数中的急切执行？也许我做错了什么，但这里有一个例子：from functools import wraps x = tf.random.uniform((2, 2))
print(tf.exec
浏览 9提问于2021-03-23得票数 1
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我是深度学习和TFF的新手。我需要用CNN来对EMNIST的图像进行分类。我在GitHub上看到了名为联合学习的图像分类教程。我创建了一个名为CNN的网络，然后使用forward_pass函数实例化一个cnn模型来计算预测。但是TFF需要将模型变量作为可训练变量传递给tff.learning.Model。我印刷CNN的model.variables。我不知道如何命名它们，所以我使用
浏览 106提问于2020-04-02得票数 1
因此，作为我研究的一部分，我正在研究不同的深度学习框架，并观察到一些奇怪的东西(至少我无法解释其原因)。我在Tensorflow中训练了一个相当简单的MLP模型(在mnist数据集上)，提取了经过训练的权重，在PyTorch中创建了相同的模型架构，并将经过训练的权重应用到PyTorch模型<e
浏览 3提问于2020-09-28得票数 3
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这是我在Python中的代码：import/Link_to_ The _saved_model_目录/中的文件如下所示： 'saved_model.ckpt-0.data-00000-of-0
浏览 0提问于2020-03-05得票数 2
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