我的代码： from tensorflow.python.keras.optimizers import Adam, SGDoptim = Adamtesto.py", line 18, in <module>AttributeError: 'Adam
浏览 162提问于2019-04-01得票数 6
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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？0)**TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate**
我按照这个人的教程来训练我的模型
浏览 1提问于2020-07-03得票数 0
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我需要对不同的超参数设置进行神经网络训练，如下所示： NN_inst = FeedForwardNN(seed)
NN_inst.load_data在第二次运行中，我让tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError:尝试使用未初始化的值训练/Adam/Variable_39[[{node训练/Adam&#
浏览 0提问于2019-02-02得票数 0
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我正在使用tensorflow.keras来训练CNN来解决图像识别问题，使用Adam最小化来最小化自定义损失(一些代码在问题的底部)。我正在试验我需要在训练集中使用多少数据，我认为我应该看看我的每个模型是否都正确地收敛了。然而，当绘制不同训练集分数的损失与训练次数的关系图时，我注意到损失函数中存在大约周期性的峰值，如下图所示。直觉上，我会将这种行为与跳出局部最小值的最小化联系起来，但我在TensorFlow/CNNs方面经验不足，无法知道这是否是解释这种行为
浏览 19提问于2020-05-20得票数 2
apply_gradients可能已经在tensorflow或keras中的优化器的未来版本中被删除。不知道为什么，但我现在明白了：
还有其他方法可以达到同样的目的吗？
浏览 3提问于2020-02-27得票数 1
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我正在尝试通过修改Keras中的model.fit()来实现我自己的重量训练算法。我读过来自Keras的文章，它基于GANs很好地解释了这一点。不过，我现在面对的问题是：def Predictor():
input_sentence = Input=Predictor, adversary=
浏览 0提问于2020-06-30得票数 2
当我运行下面粘贴的代码时，模型只是训练“乘数”=1或=4。在google colab→中运行相同的代码只是训练multiplier=1import tensorflow as tffrom
浏览 14提问于2021-12-01得票数 0
这意味着不起作用所以我现在的问题是:使用和因为我想使用第一个，因为复制问题。
浏览 1提问于2020-05-05得票数 2
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正因为如此，我正在努力寻找一个好的神经网络库，我认为应该是TensorFlow，但事实证明它非常挑剔。以下是代码的重要部分import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot网络必须是由100个sigmoid激活的神经元组成的层，然后是线性输出层，即使我改变了时代的数量和批量大小，网络仍然线性训练。任何帮助都将不胜感激
浏览 0提问于2021-09-25得票数 0
我在亚马逊SageMaker上使用以下架构训练了一个TensorFlow模型： _, timesteps, features = X_train.shapeEPOCHSDropout(0.1))model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
adam_low= Adam(learning_rate = 0.0001)
浏览 11提问于2020-09-17得票数 0
请注意，我使用相同的tpu_model进行批量预测和训练。tpu_model.predict()似乎工作得很好，但是当它运行tpu_model.fit(...)时，它会抛出以下错误：INFO:tensorflow:Overriding default
浏览 5提问于2019-01-27得票数 0
我们目前正在做一个项目，在这个项目中，我们改变了Tensorflow上的cGAN架构，看看我们是否获得了比标准cGAN更好的结果。由于我们实现了一个渐进式增长的架构，我们希望在每个阶段转换后从Tensorflow重置AdamOptimizer。尽管如此，我们仍然没有做到这一点。
浏览 28提问于2018-12-21得票数 0
在对BERT进行微调分类后，模型大小约为1.3 is，而预训练的模型大小约为400MB。这是由于与模型一起保存的与Adam相关的其他变量造成的，保存时可以删除这些变量，如TensorFlow 1.x的中所述。
在TensorFlow 2.x中如何做到这一点？
浏览 5提问于2020-05-28得票数 0
当我试图通过导入图像作为numpy数组来训练自动编码器时，训练进行得很快，第一个时期的训练损失<0，结果也不错。我使用mse作为Adam Optimiser的损失函数。我尝试了不同的损失函数，但问题仍然存在，比如起始值非常高，很快就会饱和到显着的高值。欢迎任何建议。谢谢。from tensorflow.keras.optimizers import Adam
import nu
浏览 7提问于2020-10-07得票数 0
当我使用“优化器= keras.optimizers.Adam(learning_rate)”我得到这个错误"AttributeError:模块'keras.optimizers‘没有属性’Adam‘。我正在使用python3.8keras2.6和后端tensorflow 1.13.2运行程序。请帮助解决！
浏览 77提问于2021-09-26得票数 8
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keras-训练和验证图
、、、、
我有一个项目，使用带有Keras和TensorFlow的微小的TensorFlow来检测人脸，我必须从头开始训练这个模型。当我使用dataset 训练模型时。model = Model(inputs=inputs, outputs=yolo_outputs)history
浏览 9提问于2022-07-09得票数 1
每当我尝试训练我的模块时，它都会显示以下错误
import tensorflowfrom keras.layers import Dense, Dropout, Flattenfrom ker
浏览 2提问于2021-08-15得票数 0
假设有一个深度学习模型和一个具有预先训练好的权重的检查点。我想要做的是对预先训练的模型进行微调。然而，我发现我必须使用现有模型图中没有定义的新的ADAM优化器对模型进行微调。因为ADAM优化器本身有一些trainable_variables，所以如果我想要基于检查点对模型进行微调，我必须将它们添加到现有的检查点。有没有办法在tensorflow中强制添加新的变量到现有的检查点？
浏览 19提问于2020-01-15得票数 0
我在AdamOptimizer中使用了tensorflow自定义估计器，所以我的model_fn看起来像这样：
def model_fn(features, labels, mode, params):如果是后者，如何让Tensorflow在两次model.train调用之间记住该变量
浏览 11提问于2018-12-06得票数 0
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