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这是训练的代码。mnist.test.labels})) print("Saved to",path) output = sess.run([y],feed_dict={x:sing})eval_neural_network()
弹出的错误是
浏览 4提问于2018-07-14得票数 0
假设在tensorflow中训练的模型使用两种方法来转换可用于tensorflow的模型: 1)使用tf.saved_model.simple_save方法将模型保存在tensorflow中，然后使用tf.loadFrozenModel将模型加载到tensorflow中并使用model.predict预测结果2)使用keras(序列)将模型保存在tensorflow</em
浏览 22提问于2019-02-17得票数 2
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我创建了一个tensorflow模型，保存并测试了它。我真的不知道如何使用tensorflow服务，我不知道我的模型的输入和输出节点如何将其转换为protobuf，然后使用tensorflow服务。所以，我想知道，我是否可以直接使用预测功能，并将模型加载到那里进行预测？我真的很困惑为什么我们必须只使用tensorflow来部署tensorflow模型？有更简单<e
浏览 0提问于2020-05-21得票数 2
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我需要在离线设备中部署卷积神经网络模型。我知道我们可以使用来训练一个模型，调优超参数并部署它来进行预测。但我的问题是，我们是否可以下载经过训练的TensorFlow模型并将其部署到自定义设备上进行预测？
注意-自定义设备将有很大的处理能力，但没有互联网连接。
浏览 2提问于2017-06-06得票数 2
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我有一个现有的经过训练的模型(特别是tensorflow word2vec https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow("model/")) 但我不知道如何使用新加载(和训练)的模型来进行预测。如何使用恢复的模型进行<
浏览 22提问于2019-01-31得票数 0
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有没有使用siddhi的tensorflow插件的文档？ 虽然有一个pbtxt模型作为样本的一部分，但它本身非常模糊，没有关于使用什么来预测什么的背景。stream OutputStream (outputPoint0 double, outputPoint1 double);
from InputStream#tensorFlow
浏览 20提问于2019-05-15得票数 0
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我有来自Firestore网站用户的数据。我有训练机器学习模型的经验，但我没有获得新数据预测的经验。我读到过，我可以在Google云存储中上传这个经过训练的模型，然后把它放到人工智能平台上，但是我不知道我必须遵循的过程，因为新的数据将被插入Bigquery中，使用这些新的数据，我想做预测，然后选择这个
浏览 5提问于2019-10-18得票数 2
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我已经通过将其从python模型转换为tensorflow js模型来创建tensorflow js模型。python模型预测图像并对其进行精细分类，但是使用tensorflow js模型，预测结果总是完全相同的。 import * as tf from "@tensorflow/tfjs"; data() {
浏览 32提问于2021-05-02得票数 0
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我是机器学习模型和数据科学库的新手。我想使用隐马尔可夫模型进行动态统计数据预测，该模型从kafka读取数据，并建立模型，用于在运行时预测数据，并始终对连续流执行相同的操作。目前，我只能在Tensorflow python (tensorflow_probability发行版)中看到tensorflow的隐马尔可夫模型实现。他们有没有其他库可以帮助我完成上面的场景
浏览 17提问于2020-04-18得票数 2
我使用batchsize=5在tensorflow中训练GAN模型，因此生成器的输入大小为5，图像大小，图像大小，3。训练后，我将tensorflow模型转换为tensorflowjs模型。因此，我使用loadFrozenModel.Then model.predict来加载模型来预测image.However，model.execute(dict)中提供的dict‘’concat‘的形状必须是我在tenso
浏览 17提问于2019-03-06得票数 0
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我需要对tensorflow-keras模型进行分段预测。我的想法是将图像上传到S3桶中，并使用AWS服务，触发进程，进行预测，并将分段的预测掩码保存到新的S3桶中。在开始时，我用下面的库创建了一些层，以运行模型：
问题是tensorflow版本(2.0.0b1
浏览 9提问于2020-06-12得票数 0
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机器学习模型:基于Tensorflow (版本1.9)和Python版本3.6数据输出:到Bigquery
我尝试过的部署策略：
使用Google引擎进行预测：这种方法在GCS上创建输出部件文件。必须将它们合并
浏览 1提问于2018-10-03得票数 2
我正在尝试对部署到GCP引擎的自定义训练的TensorFlow模型进行预测。当我试图调用模型上的预测时，它返回以下错误消息"Expected float32 got base64“ 我用过迁移学习和TensorFlow的retrain.py在我的图像上训练我的模型的脚本，遵循官方文档output_labels.txt --input_l
浏览 39提问于2019-01-18得票数 2
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最近我用keras来训练移动网络模型。我重新配置了输出层，以对两个类进行预测。Tflite模型置信度： 2.0677739E-5，0.9999794
基于Keras预测
浏览 3提问于2020-05-04得票数 0
我们在转换经过预先训练的Tensorflow模型时遇到了问题，我们将其作为以下文件snapshot_140.ckpt.meta对于tensorflow lite，当我们使用转换后的tflie文件进行预测时，所有的预测都在Nan而正常的tensorflow模型加载时给出了正确的回归预测
浏览 1提问于2019-05-22得票数 2
我刚从tensorflow和ml.net开始。医生到处都是。最初，我只想加载一个狗或猫的tensorflow模型，然后抛出一个猫的图像，并得到预测。这是我的理解，模型已经“培训”，所以我不需要将任何输入数据到它。我认为我只需要输入图像和得到预测出来。：
Microsoft.MLMicrosoft.ML.ImageAnalyticsMicrosoft.ML.TensorFlowMicrosoft.ML.VisionSciSharp.<e
浏览 1提问于2020-08-12得票数 0
我是tensorflow的初学者。我想用来学习tensorflow。读完本教程后，我想在训练模型(使用TrainingHelper)中使用我的数据(韩国标题用于标记化)来运行这段代码，预测结果似乎是可以的。但是在推理模型中(使用GreedyEmbeddingHelper)，预测结果非常差(即使使用训练数据)。这看起来像是第一纪元的训练模型预测。我认为教程和我的代码
浏览 3提问于2017-06-22得票数 4
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这是我第一次部署模型。我使用tensorflow，keras，Xception创建了一个cnn模型，保存的模型大约是80MB。当我从一个函数中加载它并进行预测时，大约需要4-5秒。是否必须为每个预测加载模型？
浏览 15提问于2021-03-01得票数 0
我正在用C++编写一个TensorFlow服务客户端，它位于数据库服务器内，并使TensorFlow模型可用作数据库过程。整个机器根据它通过GetModelMetaData请求/响应机制从TensorFlow服务模型服务器检索的响应，自动配置数据类型和数据库表与输入和输出张量之间的必要转换。到目前为止，我已经使用“原始”输入张量与各种模型(Inception_v3、各种回归模型)进行了交谈。我所说的“原始”
浏览 3提问于2017-07-13得票数 1
1回答
我在Google cloud platform的ML引擎上部署了一个Tensorflow对象检测模型。我遇到过posts建议Tensorflow服务+ Docker来获得更好的性能。我是Tensorflow的新手，我想知道什么是服务于预测的最好方法。目前，ml引擎在线预测的延迟>50秒。我的用例是用户使用移动应用程序上传图片，并根据预测结果获得合适的
浏览 8提问于2019-02-10得票数 2
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