我需要同时训练多个Keras模型。我正在使用TensorFlow后端。问题是,当我试着同时训练两个模特时,我得到了Attempting to use uninitialized value。
这个错误并不是真正相关的,主要的问题似乎是Keras强迫在同一个会话中用相同的图创建两个模型,因此it冲突。
我是TensorFlow的新手,但我的直觉是,答案很简单:您必须为每个Keras模型创建一个不同的会话,并在他们自己的会话中对他们进行培训。有人能解释一下怎么做吗?
我真的希望能够在仍然使用Keras的同时解决这个问题,而不是用纯TensorFlow编写所有代码。任何解决办法也将不胜感激。
我想使用keras框架构建和训练一个神经网络。我将keras配置为使用Tensorflow作为后端。在我使用keras训练了模型之后,我尝试只使用Tensorflow。我可以访问会话并获取tensorflow图。例如,我不知道如何使用tensorflow图来进行预测。
我使用以下教程构建了一个网络
在train()方法中,我只使用keras构建和训练模型,并保存keras和tensorflow模型
在eval()方法中
以下是我的代码:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.m