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。

通过 Keras 使用张量流 - ValueError：只有输入张量可以作为位置参数传递

我正在尝试让 keras_model_sequential 在 R 中工作：图书馆（tidyverse）库（keras）型号 <- keras_model_sequential(input_shape = c(8)) model %>% 层密度（单位= 32）％>％

r tensorflow keras lstm

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Keras - 替换功能模型中的中间层

我正在尝试为 Keras 定制 LoRA 实现，但在尝试让我的方法发挥作用时遇到了一些麻烦。我在 Google Collab 中使用 Keras 3.4.1。首先，我尝试过...

python tensorflow keras

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summary() 函数在 cnn 中不起作用（ValueError：不支持未定义的形状。）

我正在尝试创建一个分类网络，用于从 cifar10 数据集中识别图片。当我尝试使用summary()函数时，我不断收到此错误。值错误

tensorflow machine-learning keras deep-learning vgg-net

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如何在张量流中将三个 2D 张量合并为一个 3D 张量？

您好，我是张量流的新手，目前我正在使用彩色图像，它是 PCAS。我以“红色”、“绿色”和“蓝色”的形式提取了 PCAS，并计算了权重...

python image tensorflow

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加载face-api.js模型时出错：使用React和Capacitor的iOS应用程序上的张量形状不匹配

我正在使用React和Capacitor构建一个iOS应用程序，该应用程序使用face-api.js进行面部识别。该应用程序在本地和 Windows 和 IOS 的产品上的 Web 环境中运行良好。不过，我

ios reactjs tensorflow capacitor face-recognition

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错误：具有 ML 计算加速功能的 TensorFlow 仅适用于 macOS 11.0 及更高版本

下载Tensor Flow mac发布包（https://github.com/apple/tensorflow_macos/releases），打开tensorflow_macos-0.1alpha3.tar.gz包，运行'install_venv.sh'脚本，并获取

python tensorflow machine-learning tensorflow2.0 apple-m1

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深度神经网络中的交叉验证

如何在深度神经网络中进行交叉验证？我知道要执行交叉验证，将在除一个折叠之外的所有折叠上对其进行训练，并在排除的折叠上进行测试。然后对 k f 执行此操作...

tensorflow deep-learning cross-validation

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ValueError：在 R 中使用 keras 模型时出现在用户代码中

我正在尝试使用 keras 包在 R 中运行一维 CNN。我正在使用以下代码图书馆（大众）库（keras） ##创建一些数据数据（“波士顿”）数据<- Boston # create a l...

r tensorflow keras

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tensorflow data api with keras（将张量传递给keras模型）

我正在尝试根据新数据训练预训练的 keras 模型。我遇到了tensorflow的数据集api，我正在尝试将它与我的旧keras模型一起使用。我知道 tf data api 返回张量，s...

tensorflow keras tensorflow-datasets

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使用 keras 在 R 中构建预测模型

我正在尝试通过 RStudio 中的 Keras 构建预测模型，但收到如下错误。如何解决呢？库（keras） > 训练数据 <-read.csv(file="trialtrainfinal.csv&q...

r tensorflow keras

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class_id 支持使用 metric_recall_at_ precision 或 metric_ precision_at_recall 的分类深度学习问题

在支持 GPU 的 Windows 10 计算机上使用 R 3.6.3、keras 2.9.0 和 tensorflow 2.9.0（网状点指向 python 3.6.10）我无法使用可选类编译模型（3 个分类类）...

r tensorflow keras metrics

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在 TensorFlow 中 NHWC 和 NCHW 之间转换

将张量从 NHWC 格式转换为 NCHW 格式（反之亦然）的最佳方法是什么？是否有专门执行此操作的操作，或者我需要使用拆分/连接类型的某种组合

tensorflow

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ValueError：层“dense_2”需要 1 个输入，但它收到了 2 个输入张量

我无法加载我的模型，它一直说错误 ValueError：层“dense_2”需要 1 个输入，但它收到了 2 个输入张量。收到的输入：[ 我无法加载我的模型，它一直说错误 ValueError：层“dense_2”需要 1 个输入，但它收到了 2 个输入张量。收到的输入：[，] 这是我的代码 image_generator = ImageDataGenerator( rescale=1./255, rotation_range=20, zoom_range=0.2, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True, validation_split=0.2 ) train_dataset = image_generator.flow_from_directory( directory=path_to_dataset, target_size=(224, 224), batch_size=32, subset='training' ) validation_dataset = image_generator.flow_from_directory( directory=path_to_dataset, target_size=(224, 224), batch_size=32, subset='validation' ) # Menentukan jumlah kelas (num_classes) berdasarkan jumlah subfolder dalam dataset num_classes = len(train_dataset.class_indices) from tensorflow.keras.applications.mobilenet import MobileNet # Load the MobileNet model pre_trained_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet') pre_trained_model.summary() # Print dataset information for debugging print(f"Training dataset shape: {train_dataset.image_shape}") print(f"Validation dataset shape: {validation_dataset.image_shape}") pre_trained_model.trainable = False # Menambahkan layer kustom di atas model pre-trained model = tf.keras.Sequential([ pre_trained_model, tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(), tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax') ]) # Compile model #from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.0001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) batch=40 history = model.fit(train_dataset, validation_data=validation_dataset, epochs=20, steps_per_epoch = train_dataset.samples//batch, validation_steps = validation_dataset.samples//batch, verbose = 1 ) # Load the model model_save_path = '/content/drive/MyDrive/Machine Learning/saved_models/model_plastik.h5' # Load the model, ensuring it's compiled if needed loaded_model = tf.keras.models.load_model(model_save_path) # Now you can modify the loaded model if necessary # For example, if you want to extract a sub-model: input_layer_index = 0 # Replace with the actual index dense_2_index = 3 # Replace with the actual index loaded_model = tf.keras.models.Model(inputs=loaded_model.layers[input_layer_index].input, outputs=loaded_model.layers[dense_2_index].output) # Check the configuration of the loaded model for i, layer in enumerate(loaded_model.layers): print(f"Layer {i}: {layer.name} - Input shape: {layer.input_shape} - Output Shape: {layer.output_shape}") print("Revised model loaded successfully.") 我尝试加载模型，我希望它加载到测试有同样的问题，只需尝试使用功能 API 实现相同的架构即可。

python tensorflow machine-learning keras tf.keras

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如何使用F-score作为误差函数来训练神经网络？

我对神经网络还很陌生。我正在张量流中训练网络，但我的数据集中的正例数量比负例数量少得多（这是一个医学数据集）。所以，我

python tensorflow loss-function precision-recall

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Dropout(1.0) 和 stop_gradient 有什么区别？

考虑这两种架构： prev_layer -> dropout 1.0 -> next_layer（输出层） prev_layer -> stop_gradient -> next_layer（输出层）当梯度从输出层流出时...

python arrays numpy tensorflow keras

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如何将批量矩阵乘法作为 Keras 层？

我正在尝试将批量矩阵乘法作为 Keras 层进行，但无法弄清楚。我尝试使用 tf.einsum('cij,cjk->cik', input, self.dense_weights) + self.dense_biases c 是平行线