此实现()是否与tensorflow训练模块()中的ExponentialMovingAverage相同？import tensorflow as tf
loss_obj = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropyema.apply(model.trainable_variables)
return total_loss, start_loss, end_loss
等同
浏览 24提问于2020-05-08得票数 5
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这里有四个变量:伽马，贝塔，平均移动平均，方差移动平均。对于tensorflow中的批处理规范化的，是否需要将批处理均值和批变量从培训时间转移到测试时间？如果是这样的话，我如何才能在tensorflow中实现这一点？
浏览 1提问于2016-02-26得票数 0
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所以我需要你的帮助from tensorflow.contrib.seq2seqimport Helper我需要从seq2seq导入助手我的tensorfl
浏览 0提问于2020-10-11得票数 0
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在tensorflow中，RMSPROP优化器可以与tf.train.RMSPropOptimizer函数一起使用，如下所示(这与tensorflow版本1.4相关)。momentum=0.0, epsilon=1e-10, use_locking=False,)
但它并不表示如何初始化每个权重的平方梯度的移动平均值tensorflow如何初始化它？
浏览 0提问于2020-06-22得票数 0
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但是似乎每个tensorflow实现(包括和官方的tensorflow )都使用(指数)、移动平均和方差。
请原谅我，但我不明白为什么。是因为使用移动平均值才能更好地提高性能吗？
浏览 2提问于2017-04-30得票数 0
我的模型在这里：input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(224,224,3), name='input')
浏览 2提问于2020-02-27得票数 0
我正在尝试使用tensorflow 2.0实现一个随机森林。我看过许多示例()，但它们与tensorflow 2.0不兼容。我知道contrib模块是不受支持的，并且这些模块应该已经移动到核心或加载项。然而，我找不到任何提到它已经转移到哪里。我已经运行了后台脚本，但它并没有解决问题。Traceback (most recent call last): from <e
浏览 0提问于2019-04-02得票数 7
如果我们有较大的数据集，比如一个50 do的CSV文件，那么如何计算平均值或其他类似的统计数据。因此，我认为TensorFlow需要一个多节点集群，但不清楚TensorFlow是否有自己的集群实现，或者重用现有技术。由于TensorFlow预处理(例如获取列的平均值或std )需要Apache，所以我想它也是基于Apache的，但不确定。本文告诉系统组件。创建一个tf.train.ClusterSpec来描述集群
因此，显然有一种方法可以设置Tenso
浏览 3提问于2020-08-09得票数 1
我正在使用tensorflow slim加载预先训练好的模型，比如vgg和resnet-50。因此，对于vgg，tf-slim提供了加载RGB平均值的方法，如下所示：
from preprocessing.vgg_preprocessing import (_mean_image_subtraction此外，我还知道一些库，如py-torch，为每个模型提供全局平均值。tf-slim也是这样吗？
浏览 13提问于2017-08-14得票数 1
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摘自Aurelien Geron的著作“与Scikit一起进行机器学习，Keras & Tensorflow"，第337页：
“作者指出，如果建立一个完全由密集层组成的神经网络，并且所有隐藏层都使用SELU我的问题是:为什么它保持0的平均值？负值比正值移动得更多，那么为什么输出平均值不超过输入平均值呢？
浏览 3提问于2020-04-05得票数 2
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为什么过去1、5和15分钟的Linux负载平均值被报告为指数移动平均，而不是简单的(未加权平均)移动平均？在我看来，简单的移动平均值会更容易理解。而三个不同的负荷平均值已经说明了负荷看起来更接近时间，所以指数加权带来的增加值并不明显。
有关背景，请参阅正常运行时间手册页和加载加载上的维基百科条目。
浏览 0提问于2014-09-30得票数 2
我看到了doc，tf.train.ExponentialMovingAverage实现了这个公式：我没有找到tf.train.MomentumOptimizer的公式。但我想可能是：θ = θ - vshadow_variable是否等同于θ？
浏览 0提问于2018-04-08得票数 0
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我的团队正在转向TensorFlow 2.0。我在研究一条数据增强管道。TensorFlow 1.X有允许投影转换的tf.contrib.image.transform。TensorFlow在tf.image中没有转换函数，当然也没有tf.contrib模块。
NVIDIA DALI只允许6个参数的仿射变换。
浏览 0提问于2019-04-18得票数 3
我想把一个预先训练过的拉扎涅(Theano)模型转换成Keras (Tensorflow)模型，所以所有层都需要完全相同的配置。从这两份文件中，我不清楚参数是如何对应的。来自 for alpha：
移动均值和移动方差的动量。
浏览 3提问于2018-04-19得票数 1
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我很难理解图层正常化。假设我在坦索弗洛训练了一个模特。当我检查图中的变量时，我得到以下信息： <tf.Variable 'actor/dense/bias:0' shape=(64,) dtype=float32_ref>,
<tf.Variable 'actor/LayerNorm/beta:0' shape=(64,) dtype=float32
浏览 0提问于2018-06-21得票数 3
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我将使用Bazel构建Tensorflow对象检测API Android演示程序，该演示程序在Android中是def nativeBuildSystem = 'bazel‘，但是得到了以下错误：错误:其他存储库中的评论称，为了解决这个问题，本机构建器应该设置为none，但是，Tensorflow Android相机演示程序中的说明可以使用Bazel和Android构建。TensorFlow installed from source.Python versio
浏览 0提问于2019-01-29得票数 1
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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，然后在运行时(一次)调用predict。这在使用Tensorflow服务时可能特别有用，但在通过其他Python脚本加载它时也已经增加了一些舒适性。(例如，在比较多个不同的模型时。)
浏览 0提问于2020-04-24得票数 1
. = 2.9tf.ExponentialMovingAverage似乎不使用最后一个阴影值更新阴影值，而是独立计算每个迭代的移动平均值
浏览 1提问于2018-07-05得票数 1
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