我已经阅读了Tensorflow的结构化数据二进制分类教程(https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/preprocessing_layers)，但我无法对其进行修改以生成能够进行多类分类的模型。
浏览 25提问于2021-02-07得票数 0
我得到了下面这段TensorFlow序列分类的代码(请参阅这个问题末尾的代码)：
我需要训练分类器来对新的binary_sequences进行分类。任何人谁可以给我的问题修改以下代码的建议是非常感谢！# Example for my blog post at:
# https://dani
浏览 1提问于2017-06-06得票数 0
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我遇到了一个问题，我一直在研究逻辑回归，这涉及到根据客户的收入和社会人口变量对客户进行分类，所有这些都被明确地分为那些拖欠贷款的人和那些没有拖欠贷款的人。我最近已经推荐了tensorflow作为一个用于神经网络的软件包，但是在他们的网站https://tensorflow.rstudio.com/tutorial_马恩斯特_beginners.html上，他们讨论了tensorflow在图像分类方面的问题。因此，我的具体问题是：
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浏览 0提问于2017-08-25得票数 2
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我遵循了adanet：的教程，并能够将adanet应用于我自己的二进制分类问题。
但是我如何使用火车模型进行预测呢？我对TensorFlow知之甚少。任何帮助都将不胜感激
浏览 1提问于2018-11-09得票数 2
在TensorFlow为诗人编写的代码之后，我已经成功地重新培训了mobilenet_v1_0.50_224模型，并且成功地替换了TF分类器中使用的原始tensorflow_inception_graph.pbUpdate：实际上，在第一次成功运行之后，由于以下例外，我无法运行任何其他经过再培训的模型：*没有一个有效的TensorFlow图形序列化: NodeDef在Op输出中提到了attr‘TensorFlow(检查您的GraphDef解释二进制是否
浏览 1提问于2017-12-09得票数 0
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想象一下，您正在tensorflow中为序列分类任务训练一个LSTM模型。在每个时间步，你有一个二进制向量v_i (例如，v_i=[0, 1, 0, 1])，并且对于每个序列，你有可变数量的时间步(尽管二进制向量v_i的长度是相等的)。在tensorflow中训练LSTM模型时，如下所示： lstm_cell=tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(number_of_hidden)
tf.contrib.rnn.static_rnn(lstm_cell, t
浏览 15提问于2019-06-18得票数 0
我有一段时间没有使用TensorFlow，现在，当我再次开始使用它时，我的第一行代码出现了问题：我收到以下错误消息：我从googling中得到的一点是，placeholder方法被废弃了。因此，我的问题是，我应该从哪里开始阅读，以找出什么是不推荐的，以及使用<
浏览 8提问于2022-04-11得票数 0
是否可以使用tensorflow中的inception模型对超过1000个对象进行分类？我想通过使用TensorFlow图像分类的迁移学习模型对1000多个对象进行分类。
浏览 10提问于2020-07-12得票数 0
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FitBERT是一个有用的软件包，但我对BERT开发掩蔽单词预测有一点怀疑，如下所示:我使用谷歌的脚本(如create_pretraining_data.py，run_pretraining.py，extract_features.pyetc..as )使用自定义语料库训练了bert模型，结果我得到了vocab文件，.tfrecord文件，.json文件和检查点文件。现在如何在你的软件包中使用这些文件来预测给定句子中的掩蔽词？？
浏览 1提问于2020-10-04得票数 0
我正在使用tensorflow进行时间序列分类。我正在向lstm单元提供固定窗口时间序列，并且我试图对属于A类或b类的时间序列进行分类。经过一些培训后，我正在测试新的时间序列模型，这些时间序列从未被训练过。问题是，该模型对测试数据集中的每个不同时间序列预测相同的概率。它的行为就像不同的时间序列是相同的。你知道为什么会这样吗？
浏览 3提问于2016-06-01得票数 0
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图像序列的分类(固定数目)
、、、、
我成功地训练了CNN进行一次图像分类，使用了来自tensorflow_hub的预先训练的tensorflow_hub.现在我的目标是给我的网络提供一个按时间顺序排列的图像序列(而不是视频)，以便对对象的行为进行分类。每个序列由每100毫秒拍摄的20幅图像组成。
什么是最好的神经网络？
浏览 3提问于2020-01-28得票数 4
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我在cpu上使用python 3.6.10和tensorflow 1.5。我训练了一个有线电视新闻网，并将它保存为一个.onnx文件。我现在试图使用以下代码对我的图像进行二进制分类：import warningsimport numpyonnx.load("trainednet.onnx") # load onnx model
tf_rep = p
浏览 7提问于2020-02-18得票数 1
我正在尝试使用我的GCP帐户中的数据在colab TPU上进行培训。 当我运行启动训练的cell时，cell似乎只是挂起了，没有任何进展。我使用的是一个自定义模型，我使用的是保存在GCP上的文件，使用的是此堆栈溢出答案How to connect to private storage bucket using the Google Colabpip install transformers --q
!import tensorfl
浏览 16提问于2020-07-03得票数 3
在Tensorflow阅读器中有三个版本。tf.TFRecordReader，用于读取TFRecord文件
Description：目前，我正在制作一个小的CNN模型，用于使用数据集对住房号进行分类。dataset使用.mat文件格
浏览 14提问于2017-10-23得票数 2
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我的目标是构建一个生成性对抗网络，它生成一个分类变量的真实序列，类似于1。为了使用生成器生成分类序列，我需要使用Gumbel_Softmax激活来确保反向传播仍然有效。我在TensorFlow2.1中找不到预先制定的Gumbel_softmax激活函数，只找到tfp.distributions.RelaxedOneHotCategorical，它应该可以解决我的问题。在我的例子中，我想生成一个二进制变量序列。你能给我一个如何<
浏览 24提问于2020-03-05得票数 0
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以防你只想预测一个类。然后，首先您需要以这样一种方式标记您的向量，即可能将所有这些向量标记为‘1’，具有基本事实5的向量，而将那些基本事实不是5的向量标记为‘0’。
浏览 1提问于2017-02-06得票数 2
基本上，我使用Tensorflow创建了一个LSTM模型，输入数据的形状类似于该模型使用LSTM进行二进制分类，输出列为我不是对20个类进行分类，而是对每个人进行20个二进制输出的分类
是否有可能对某些输出列进行优先级排序，例如比其他列更多地赋予某些列的权
浏览 2提问于2021-08-28得票数 0
我正在为tensorflow2.1.0中的二进制分类任务训练一个卷积神经网络(CNN)模型。每个实例的特征是一个形状为(50，50，50，2)的四维numpy数组，其中每个元素的类型为float32。为了有效地训练模型，最好是序列化我的训练数据并将其存储在一组TFrecord格式的文件中，然后用tf.data.TFRecordDataset()加载它们并用tf.data.map()解析它们？如果是这样的话，你能给我一个例子，说明如何序列化特征标签对并将它们存储到TFre
浏览 2提问于2020-05-18得票数 1
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