Domande taggate «tensorflow»

TensorFlow è una libreria open source e API progettata per l'apprendimento approfondito, scritta e gestita da Google. Utilizzare questo tag con un tag specifico della lingua ([python], [c ++], [javascript], [r], ecc.) Per domande sull'uso dell'API per risolvere i problemi di apprendimento automatico. I linguaggi di programmazione che possono essere utilizzati con l'API TensorFlow variano quindi è necessario specificare il linguaggio di programmazione. Specificare anche l'area dell'applicazione come [rilevamento oggetti].

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Come applicare il ritaglio del gradiente in TensorFlow?
Considerando il codice di esempio . Vorrei sapere come applicare il gradiente di clipping su questa rete sulla RNN dove c'è la possibilità di esplodere i gradienti. tf.clip_by_value(t, clip_value_min, clip_value_max, name=None) Questo è un esempio che potrebbe essere utilizzato, ma dove lo presento? Nella definizione di RNN lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, …
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Utilizzo di un word embedding pre-addestrato (word2vec o Glove) in TensorFlow
Di recente ho esaminato un'interessante implementazione per la classificazione del testo convoluzionale . Tuttavia, tutto il codice TensorFlow che ho recensito utilizza vettori di incorporamento casuali (non pre-addestrati) come il seguente: with tf.device('/cpu:0'), tf.name_scope("embedding"): W = tf.Variable( tf.random_uniform([vocab_size, embedding_size], -1.0, 1.0), name="W") self.embedded_chars = tf.nn.embedding_lookup(W, self.input_x) self.embedded_chars_expanded = tf.expand_dims(self.embedded_chars, -1) …
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Come aggiungere le regolarizzazioni in TensorFlow?
Ho riscontrato in molti codici di reti neurali disponibili implementati utilizzando TensorFlow che i termini di regolarizzazione vengono spesso implementati aggiungendo manualmente un termine aggiuntivo al valore di perdita. Le mie domande sono: Esiste un modo di regolarizzazione più elegante o consigliato rispetto a farlo manualmente? Trovo anche che get_variableabbia …
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Qual'è la differenza tra np.mean e tf.reduce_mean?
Nel tutorial per principianti di MNIST , c'è la dichiarazione accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.castsostanzialmente cambia il tipo di tensore dell'oggetto, ma qual è la differenza tra tf.reduce_meane np.mean? Ecco il documento su tf.reduce_mean: reduce_mean(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) input_tensor: Il tensore da ridurre. Dovrebbe avere un tipo numerico. reduction_indices: Le …
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Cosa significa global_step in Tensorflow?
In questo è il codice tutorial dal sito Web di TensorFlow, qualcuno potrebbe aiutare a spiegare cosa global_stepsignifica? Ho trovato sul sito web di Tensorflow scritto che viene utilizzato il passo globale conteggio dei passaggi di formazione , ma non ho capito cosa significhi esattamente. Inoltre, cosa significa il numero …
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ATTENZIONE: tensorflow: le modalità sample_weight sono state forzate da ... a ['...']
Formazione di un classificatore di immagini utilizzando .fit_generator()o .fit()e passando un dizionario class_weight=come argomento. Non ho mai avuto errori in TF1.x ma in 2.1 ottengo il seguente output quando inizio l'allenamento: WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from ... to ['...'] Cosa significa forzare qualcosa da ...a ['...']? La fonte di questo …
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Ottimizzatore Keras TensorFlow personalizzato
Supponiamo di voler scrivere una classe di ottimizzazione personalizzata conforme tf.kerasall'API (utilizzando la versione TensorFlow> = 2.0). Sono confuso sul modo documentato di farlo rispetto a ciò che viene fatto nelle implementazioni. La documentazione per gli tf.keras.optimizers.Optimizer stati , ### Write a customized optimizer. If you intend to create your …
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Perché il modello keras prevede un rallentamento dopo la compilazione?
In teoria, la previsione dovrebbe essere costante in quanto i pesi hanno una dimensione fissa. Come posso ripristinare la velocità dopo la compilazione (senza la necessità di rimuovere l'ottimizzatore)? Vedi esperimento associato: https://nbviewer.jupyter.org/github/off99555/TensorFlowExperiments/blob/master/test-prediction-speed-after-compile.ipynb?flush_cache=true
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AttributeError: il modulo 'tensorflow' non ha attributi 'app'
Sto seguendo questo tutorial e sto facendo un progetto sul rilevamento di oggetti personalizzati usando tensorflow. Quindi, quando ho provato a creare un record TF per le immagini del treno usando il seguente comando python3 generate_tfrecord.py --csv_input=data/train_labels.csv --output_path=data/train.record Ottengo il seguente errore: Traceback (most recent call last): File "generate_tfrecord.py", line …
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