«tensorflow2.0» 태그된 질문

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TensorFlow 2가 TensorFlow 1보다 훨씬 느린 이유는 무엇입니까?
그것은 많은 사용자들에 의해 Pytorch로 전환 한 이유로 인용되었지만, 나는 가장 중요한 실제 품질, 속도, 빠른 실행을 희생하기위한 정당화 / 설명을 아직 찾지 못했습니다. 다음은 TF1과 TF2의 코드 벤치마킹 성능입니다. TF1은 47 % ~ 276 % 더 빠르게 실행 됩니다. 내 질문은 : 그래프 또는 하드웨어 수준에서 그렇게 중요한 속도 …

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Tensorflow 2.0-AttributeError : 'tensorflow'모듈에 'Session'속성이 없습니다.
sess = tf.Session()Tensorflow 2.0 환경에서 명령 을 실행할 때 아래와 같은 오류 메시지가 나타납니다. Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session' 시스템 정보: OS 플랫폼 및 배포 : Windows 10 Python 버전 : 3.7.1 Tensorflow 버전 : 2.0.0-alpha0 (pip와 …

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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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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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Tensorflow는`dataset.map (mapFn)`의 메소드에서 'image.shape'을 가져올 수 없습니다.
가장 작은 이미지 크기를로 조정 하는와 tensorflow동등한 작업을 시도 하고 있습니다. 이 같은torch.transforms.Resize(TRAIN_IMAGE_SIZE)TRAIN_IMAGE_SIZE def transforms(filename): parts = tf.strings.split(filename, '/') label = parts[-2] image = tf.io.read_file(filename) image = tf.image.decode_jpeg(image) image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32) # this doesn't work with Dataset.map() because image.shape=(None,None,3) from Dataset.map() image = largest_sq_crop(image) image = tf.image.resize(image, (256,256)) return …

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10 개의 epoch tensorflow.keras v2마다 모델 저장
tensorflow v2에서 하위 모듈로 정의 된 keras를 사용하고 있습니다. fit_generator()방법을 사용하여 모델을 훈련하고 있습니다 . 10 시대마다 모델을 저장하고 싶습니다. 어떻게하면 되나요? Keras (tf의 하위 모듈이 아님)에서을 줄 수 있습니다 ModelCheckpoint(model_savepath,period=10). 그러나 tf v2에서는이 모델을 모든 시대에 저장할 수있는 ModelCheckpoint(model_savepath, save_freq)위치로 변경했습니다 . 정수인 경우 , 많은 샘플이 처리 된 …
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