«tensorflow» 태그된 질문

TensorFlow는 Google에서 작성하고 유지 관리하는 딥 러닝을 위해 설계된 오픈 소스 라이브러리 및 API입니다. 기계 학습 문제를 해결하기 위해 API를 사용하는 것에 대한 질문은 언어 고유 태그 ([python], [c ++], [javascript], [r] 등)와 함께이 태그를 사용하십시오. TensorFlow API와 함께 사용할 수있는 프로그래밍 언어는 다양하므로 프로그래밍 언어를 지정해야합니다. [object-detection]과 같은 응용 프로그램 영역도 지정하십시오.

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TensorFlow 변수에 값을 할당하는 방법은 무엇입니까?
파이썬에서 tensorflow 변수에 새 값을 할당하려고합니다. import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.Variable(0) init = tf.initialize_all_variables() sess = tf.InteractiveSession() sess.run(init) print(x.eval()) x.assign(1) print(x.eval()) 그러나 내가 얻는 출력은 0 0 따라서 값은 변경되지 않았습니다. 내가 무엇을 놓치고 있습니까?

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경고 : tensorflow : sample_weight 모드가…에서 [ '…'] (으)로 강제 변환되었습니다.
사전을 인수로 사용 .fit_generator()하거나 .fit()전달 하여 이미지 분류기를 훈련 class_weight=시킵니다. TF1.x에서는 오류가 발생하지 않았지만 2.1에서는 훈련을 시작할 때 다음과 같은 결과가 나타납니다. WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from ... to ['...'] 그것은에서 강제 변환 뭔가에 무엇을 의미 하는가 ...에 ['...']? 에이 경고의 소스 tensorflow의 REPO는 여기에 , 배치 의견은 다음과 같습니다 …

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맞춤형 TensorFlow Keras 최적화 프로그램
tf.kerasAPI 를 준수하는 사용자 정의 옵티 마이저 클래스를 작성한다고 가정하십시오 (TensorFlow 버전> = 2.0 사용). 이 작업을 수행하는 것과 문서화 된 방법에 대해 혼란 스럽습니다. tf.keras.optimizers.Optimizer 상태 에 대한 문서 , ### Write a customized optimizer. If you intend to create your own optimization algorithm, simply inherit from this class …

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nodejs (tensorflow.js)에서 모델을 훈련시키는 방법?
이미지 분류기를 만들고 싶지만 파이썬을 모르겠습니다. Tensorflow.js는 내가 익숙한 자바 스크립트와 함께 작동합니다. 모델을 학습 할 수 있으며 그렇게하는 단계는 무엇입니까? 솔직히 나는 어디서부터 시작할지 전혀 모른다. 내가 알아 낸 유일한 방법은 "모바일 넷"을로드하는 방법인데, 이것은 사전 훈련 된 모델 집합으로, 이미지를 분류합니다. const tf = require('@tensorflow/tfjs'), mobilenet = require('@tensorflow-models/mobilenet'), …


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AttributeError : 'tensorflow'모듈에 'app'속성이 없습니다.
나는 다음과 같은 오전 이 튜토리얼을 하고 tensorflow를 사용하여 사용자 정의 개체 탐지에 프로젝트를하고. 그래서 다음 명령을 사용하여 열차 이미지에 대한 TF 레코드를 만들려고 할 때 python3 generate_tfrecord.py --csv_input=data/train_labels.csv --output_path=data/train.record 다음과 같은 오류가 발생합니다. Traceback (most recent call last): File "generate_tfrecord.py", line 23, in <module> flags = tf.app.flags AttributeError: module …

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Keras 일치하지 않는 예측 시간
나는 케 라스 모델의 예측 시간을 추정하려고 시도하고 이상한 것을 깨달았습니다. 일반적으로 상당히 빠르다는 것 외에도, 가끔씩 모델은 예측을하기 위해 꽤 긴 시간이 필요합니다. 뿐만 아니라 그 시간은 모델 실행 시간이 길어질 수도 있습니다. 오류를 재현하기 위해 최소 작업 예를 추가했습니다. import time import numpy as np from sklearn.datasets import …

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동적 라이브러리 'libnvinfer.so.6'을로드 할 수 없습니다
일반적으로 TensorFlow python 패키지를 가져 오려고하는데 다음 오류가 발생합니다. 위 터미널 이미지의 텍스트는 다음과 같습니다. 2020-02-23 19:01:06.163940: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.6'; dlerror: libnvinfer.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory 2020-02-23 19:01:06.164019: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.6'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.6: cannot …

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왜 신경망이 자체 훈련 데이터에 대해 잘못 예측합니까?
현상금이 만료 10시간에 . 이 질문에 대한 답변은 +150 평판 현상금을 받을 수 있습니다 . sirjay 는 평판이 좋은 곳에서 답을 찾고 있습니다. 데이터 스톡 예측을위한지도 학습을 통해 LSTM (RNN) 신경망을 만들었습니다. 문제는 자체 교육 데이터에서 잘못 예측하는 이유는 무엇입니까? (참고 : 아래의 재현 가능한 예 ) 다음 5 일 …


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케 라스 모델의 MSE 최대화
나는 MSE로 차별자가 최소화되고 발전기가 최대화되어야하는 생성적인 적대적 네트워크를 가지고 있습니다. 둘 다 반대 목표를 추구하는 상대이기 때문입니다. generator = Sequential() generator.add(Dense(units=50, activation='sigmoid', input_shape=(15,))) generator.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) generator.compile(loss='mse', optimizer='adam') generator.train_on_batch(x_data, y_data) 높은 MSE 가치에서 이익을 얻는 발전기 모델을 얻으려면 어떻게 적응해야합니까?

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Keras에서 예기치 않은 키워드 인수 'ragged'
다음 파이썬 코드로 훈련 된 keras 모델을 실행하려고합니다. from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.models import load_model from imutils.video import VideoStream from threading import Thread import numpy as np import imutils import time import cv2 import os MODEL_PATH = "/home/pi/Documents/converted_keras/keras_model.h5" print("[info] loading model..") model = load_model(MODEL_PATH) print("[info] starting vid stream..") vs …

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object_detection_tutorial TypeError 실행 문제 : load ()에 2 개의 필수 위치 인수가 없습니다.
나는 tensorflow를 처음 접했고 object_detection_tutorial을 실행하려고합니다. TypeErrror를 받고 있는데 어떻게 고칠 지 모르겠습니다. 이것은 2 개의 인수를 놓치는 load_model 함수입니다. tags : 필요한 MetaGraphDef를 식별하기위한 문자열 태그 세트. SavedModel save () API를 사용하여 변수를 저장할 때 사용되는 태그와 일치해야합니다. export_dir : 저장된 모델 프로토콜 버퍼 및로드 할 변수가있는 디렉토리. def …
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Tensorflow SavedModel에서 사용 된 모든 작업을 나열하는 방법은 무엇입니까?
tensorflow.saved_model.saveSavedModel 형식 의 함수를 사용하여 모델을 저장하면 나중에이 모델에 사용 된 Tensorflow Ops를 검색 할 수 있습니다. 모델을 복원 할 수 있으므로 이러한 작업은 그래프에 저장되며 추측은 saved_model.pb파일에 있습니다. 이 protobuf (전체 모델이 아님)를로드하면 protobuf의 라이브러리 부분에이 목록이 나열되지만 지금은 실험적인 기능으로 문서화 및 태그 지정되지 않았습니다. Tensorflow 1.x에서 생성 …

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TypeError : len은 기호 텐서에 대해 잘 정의되어 있지 않습니다. (activation_3 / Identity : 0) 모양 정보는`len (x)`대신`x.shape`를 호출하십시오.
openAI 체육관의 한 게임에서 DQL 모델을 구현하려고합니다. 그러나 다음과 같은 오류가 발생합니다. TypeError : len은 기호 텐서에 대해 잘 정의되어 있지 않습니다. (activation_3 / Identity : 0) 모양 정보 x.shape보다는 전화 len(x)하십시오. 체육관 환경 만들기 : ENV_NAME = 'CartPole-v0' env = gym.make(ENV_NAME) np.random.seed(123) env.seed(123) nb_actions = env.action_space.n 내 모델은 다음과 …

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