tensorflow 相关问题

**重要**：请添加您正在开发的语言标记。 TENSORFLOW支持超过一种语言。 TensorFlow是一个用于机器学习和机器智能的开源库。它由Google开发，并于2015年11月成为开源。

为什么batch()只返回一批？

我是图像处理的初学者。我有两个二进制类作为子目录，总共有 496 个图像，我对最后一批剩余的 13 个图像有问题。所以，而不是 tf.data...

python image tensorflow tensor

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重命名失败；访问被拒绝 Tensorflow

我正在尝试使用mnist数据集在jupyter中使用tensorflow 2.0构建机器学习代码。数据集取自tensorflow-datasets，但在初始下载期间

python tensorflow jupyter tensorflow2.0 tensorflow-datasets

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如何更改 Tensorboard 中函数图的颜色？

我正在尝试使用 Tensorflow 比较不同的学习率衰减。因此，我在 Tensorboard（“事件”选项卡）中可视化成本函数。我的问题是函数的不同图...

tensorflow tensorboard

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Tensorflow（CPU）未在 Debian WSL 上运行

在没有 GPU 的 Debian/WSL2 设置上，我尝试运行以下代码，但它返回错误。我也安装了 Pytorch，希望它能解决一些 TF 错误，但它没有解决谁的问题......

python tensorflow pytorch huggingface-transformers

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ValueError：只能将“keras.Layer”的实例添加到顺序模型中

ValueError：只能将“keras.Layer”的实例添加到顺序模型中。收到：（类型 ValueError: Only instances of `keras.Layer` can be added to a Sequential model. Received: <tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer object at 0x7c61f819f590> (of type <class 'tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer'>) 代码： import kagglehub # Download latest version path = kagglehub.model_download("google/mobilenet-v2/tensorFlow2/tf2-preview-feature-vector") mobile_net = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/feature_vector/4", input_shape=(224, 224, 3), # Change as per your input size trainable=False) # Freeze weights if you don't want to fine-tune # Define the Sequential model model = tf.keras.models.Sequential([ mobile_net, # Use the pre-trained model as the first layer tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') # Final layer for binary classification ]) 我想解决问题，但我不能，我需要帮助。代码在 tensorflow==2.15 和 tensorflow_hub==0.16.1 中运行良好。因此，该错误可能是由于 Keras 3.0 与 TensorFlow 2.17 集成时出现的兼容性问题造成的。考虑使用 tf-keras (Keras 2.0) 可以解决问题，或者使用 Lambda 层来包装 hub.KerasLayer (mobile_net) 确保兼容性并允许您使用 tf.keras.models.Sequential 构建模型。使用lambda层来包裹hub层 import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import kagglehub path = kagglehub.model_download("google/mobilenet-v2/tensorFlow2/tf2-preview-feature-vector") mobile_net = hub.KerasLayer( "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/feature_vector/4") model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(224, 224, 3)), tf.keras.layers.Lambda(lambda x: mobile_net(x)), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() 输出： Model: "sequential_5" ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ lambda_2 (Lambda) │ (None, 1280) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ dense_5 (Dense) │ (None, 1) │ 1,281 │ └──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘ Total params: 1,281 (5.00 KB) Trainable params: 1,281 (5.00 KB) Non-trainable params: 0 (0.00 B) 请参阅此要点和文档了解更多详细信息。

python tensorflow tf.keras keras-layer sequential

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TensorFlow 中的 Conv2D(32, (3, 3) 是什么意思？

在张量流教程页面 (https://www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn) 的 CNN 图像分类示例中，有一个代码是这样的 model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3),

tensorflow keras

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获取中间层（Functional API）的输出并在SubClassed API中使用

在keras文档中，它说如果我们想要选择模型的中间层的输出（顺序的和功能的），我们需要执行以下操作： model = ... # 创建原始模型

python tensorflow keras deep-learning

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如何使用具有动态大小维度的输入的密集层？

我有一个模型，其输入（带有形状（高度、宽度、时间）的图像批次）具有动态大小的维度（时间），仅在运行时确定。然而，Dense 层需要 f...

tensorflow machine-learning keras neural-network tf.keras

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tensorflow-gpu 安装错误 T.T python:3.10 tensorflow: 2.11.0 CUDA 10.1 cuDNN 8.0.3

C:\Users\CITADEL>pip install tensorflow-gpu 收集tensorflow-gpu 使用缓存的tensorflow-gpu-2.12.0.tar.gz (2.6 kB) 准备元数据（setup.py）...完成已满足要求：

tensorflow

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Tensorflow：精度在 0.75 左右，但损失不低于 0.5

我已经用Python实现了FCNN。我的数据库由大约 5000 场足球比赛组成，具有以下特征：射门、角球、红牌、犯规、创造的绝佳机会、传球、传中和扑救。我的欧...

python tensorflow loss

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类型错误：__init__() 得到了意外的关键字参数“元类”

当我在 pycharm 中使用 python 3.9 并尝试导入包时，出现错误。运行到第二行代码后出现问题：将张量流导入为 tf 从tensorflow.keras.models导入

python tensorflow keras

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广播与相同 y_data 配对的多个版本的 X_data

我的深度学习架构也接受大小为 512 的输入向量和大小为 512 的输出向量。问题是我的 X_data 版本与相同的 y_data 配对。我有这些张量...

python numpy tensorflow keras deep-learning

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Tensorflow 中的多 GPU 训练在 Nans 中得到结果

我正在尝试使用多个GPU进行训练，但是几步之后损失总是Nan。如果我使用单个 GPU，那就没问题了。下面显示了一个虚拟脚本，经过几个步骤后会产生 nan....

python tensorflow gpu multi-gpu

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提高神经网络准确性的技巧？

我正在开发一个浅层神经网络，可用于读取云计算环境的输入配置并确定其是否节能。我已经转动了测量...

python tensorflow neural-network

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使用 lfw 数据集进行数据训练时验证准确性较低

因此，我正在训练 400 个图像数据集标签，其中包含大约 900 张图像，这些图像分为 80% 的训练和 20% 的验证。我在这里遵循张量流的指南（https://www.tensorflow.org/

python tensorflow deep-learning dataset training-data

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使用 SSD 和 mobilenetv2 进行对象检测时“目标”和“输出形状”不匹配

我尝试使用 ssd 和 mobilenetv2 训练自定义对象检测模型，尽管 ssd_loss 函数似乎与模型的输出形状不匹配。我该如何解决它？模型准备导入张量...

tensorflow machine-learning classification object-detection mobilenet

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总参数：0，在执行 model.summary() keras 时

模型 = 顺序（） model.add(嵌入(283, 100, input_length=56)) 模型.add(LSTM(150)) 模型.add(LSTM(150)) model.add（密集（283，激活='softmax'）） model.compile(loss='categorical_crossentr...

python tensorflow machine-learning keras lstm

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为什么我在使用 Keras 3 API 运行此 CNN 代码中的 fit 方法时不断收到无法识别的数据类型？

我正在学习在线课程，并在 python 3.11 中运行以下代码，以使用 Keras 3.6 和 TensorFlow 2.18 构建用于图像分类的 CNN： # 卷积神经网络导入

tensorflow keras conv-neural-network tensor

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如何保存变压器gpt2的检查点以继续训练？

我正在重新训练 GPT2 语言模型，并正在关注此博客： https://towardsdatascience.com/train-gpt-2-in-your-own-language-fc6ad4d60171 在这里，他们在 GPT2 上训练了一个网络，而我是

tensorflow nlp gpt-2

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收到错误“未创建保存程序，因为图表中没有要恢复的变量”

我在我的项目中使用 OpenPose 模型的 tf 实现。从 models/graph/mobilenet_thin 目录中，我尝试通过将 graph.pb 文件加载到张量流中来使用 tf.saved_...