Результаты поиска по запросу "tensorflow"
до последнего слоя, и это не может быть выполнено.
аюсь создать символ с помощью Keras. Этот тип CNN требует от вас использоватьConvolutional1D слой. Но все способы, которыми я пытаюсь добавить их в свою модель, дают мне ошибки на этапе создания. Вот мой код: def char_cnn(n_vocab, max_len, ...
Спасибо :), вы правы, я отправляю JSON, чтобы делать прогнозы. То, что вы предложили, работает локально для чтения байтовых строк (когда я добавляю decode (utf-8)), но не в функции ввода, выполняемой моим оценщиком. Я обновил ОП, чтобы объяснить, почему. Из того, что я вижу, синтаксический анализ должен делать gcloud автоматически (если я правильно понял ваш ответ) не так, как ожидалось.
аюсь преобразовать закодированную строку байтов обратно в исходный массив на графике тензорного потока (используя операции тензорного потока), чтобы сделать прогноз в модели тензорного потока. Преобразование массива в байты основано на этот ответ ...
@MiltonArangoG Я копирую содержимое скрипта в ячейку в блокноте.
жу за этим тензорным потокомруководство [https://www.tensorflow.org/get_started/get_started_for_beginners]после двух дней настройки среды я наконец смог запуститьpremade_estimator.py используя cmd [/imgs/DmlmX.png] но когда я пытаюсь запустить ...
опасный выбор меры точности в тензорном потоке, потому что он может молча проглотить неправильные прогнозы и сообщить о них как о «правильных». Вместо этого вы всегда должны использовать это длинное, но надежное выражение:
давал детектор языка программирования, то есть классификатор фрагментов кода, как часть более крупного проекта. Моя базовая модель довольно проста: токенизировать входные данные и кодировать фрагменты какмешок из-слов или, в этом случае,мешок ...
, Этого более чем достаточно для изучения NN
график обучает простой кодер идентификатора сигнала и фактически показывает, что весовые коэффициенты определяются оптимизатором: import tensorflow as tf import numpy as np initia = tf.random_normal_initializer(0, 1e-3) DEPTH_1 = 16 OUT_DEPTH = ...
@ AndrésMarafioti здесь нечего исследовать, все зависит от аппаратного обеспечения и общей пропускной способности ввода / вывода. Задача состоит в том, чтобы выгрузить модель из памяти на диск (SSD или HDD), современные SSD в настоящее время выполняют операции записи в течение нескольких миллисекунд.
ользую tenorflow уже некоторое время. Сначала у меня были такие вещи: def myModel(training): with tf.scope_variables('model', reuse=not training): do model return model training_model = myModel(True) validation_model = myModel(False)Главным ...
, как показано ниже:
ой код! Моя версия tenorflow 1.6.0, версия python 3.6.4. Если я напрямую использую набор данных для чтения файла CSV, я могу тренироваться и не ошибаюсь. Но я конвертирую CSV-файл в файл tfrecords, это неправильно. Я гуглю это в Интернете, и ...
Еще лучше (и быстрее) использовать: найти libcublas
аюсь установить tenorflow с поддержкой cuda и gpu. Когда я пытаюсь импортировать его, я получаю следующую ошибку: Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ...
ловит его и останавливается.
у использоватьfeedable дизайн итератора в API-интерфейсе Tensorflow Dataset, поэтому я могу перейти к проверке данных после некоторых этапов обучения Но если я переключился на данные проверки, это завершит весь сеанс. Следующий код ...
@dopexxx Вы правы, эта цифра немного вводит в заблуждение. Я обновил его и добавил несколько комментариев, надеюсь, теперь это понятно.
ою динамическую сеть RNN со стеком нескольких LSTM. Я вижу, есть 2 варианта # cells_fw and cells_bw are list of cells eg LSTM cells stacked_cell_fw = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(cells_fw) stacked_cell_bw = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(cells_bw) ...