Результаты поиска по запросу "tensorflow"
Можете ли вы сопоставить выходные метки с символами, чтобы было легче увидеть, что выводит NN. Может быть, компоненты NN подключены неправильно. Я не знаю вашу спецификацию архитектуры json-типа, которую вы используете. Однако важно правильно подключить компоненты, например, в моей системе HTR RNN выводит тензор формы BxTxC, в то время как CTC нуждается в TxBxC в качестве ввода. Поэтому я должен перенести тензор между RNN и CTC.
нирую модель распознавания почерка этой архитектуры: { "network": [ { "layer_type": "l2_normalize" }, { "layer_type": "conv2d", "num_filters": 16, "kernel_size": 5, "stride": 1, "padding": "same" }, { "layer_type": "max_pool2d", "pool_size": 2, ...
Спасибо за ваш отзыв. Я дважды проверю tfrecord (извлеките из него данные изображения). По вашему опыту, есть другой вопрос, есть ли другой подход к отладке производительности мешка (например, проверка весов в слоях классификации), помимо рассмотрения "полной потери" и "mAP"? Спасибо.
у использовать не только предварительно обученные веса экстрактора объектов, но также предварительно обученные веса классификатора / локализации слоев карты объектов для тонкой настройки моделей обнаружения объектов с тензорным потоком ...
создает новый набор данных из каждого элемента исходного набора данных, читая содержимое файла и пропуская первую строку.
я есть следующий input_fn. def input_fn(filenames, batch_size): # Create a dataset containing the text lines. dataset = tf.data.TextLineDataset(filenames).skip(1) # Parse each line. dataset = dataset.map(_parse_line) # Shuffle, repeat, and batch ...
@ DávidPapp хорошая находка. Это происходит потому, что набор данных точно не разбивается на полные партии (последняя партия имеет меньше выборок, чем другие). Я рад, что ваша проблема была решена!
аюсь скормить миниатюры с массивами для моей модели, но я застрял в пакетном режиме. Использование 'tf.train.shuffle_batch' вызывает ошибку, потому что массив 'images' больше 2 ГБ. Я попытался обойти это и создать заполнители, но когда я пытаюсь ...
Выход:
я есть переменная, которая содержит 4x4 матрицу идентификаторов. Я хочу присвоить некоторые значения этой матрице (эти значения изучаются моделью). Когда я используюtf.assign() Я получаю сообщение об ошибке, говорящее, что у нарезанных кусочков ...
Итак, вот еще одно решение. Ключом для меня было использование «_layers» вместо «layer». Последний только, кажется, возвращает копию.
который у меня есть (который я не могу изменить) использует Resnet сmy_input_tensor в качестве input_tensor. model1 = keras.applications.resnet50.ResNet50(input_tensor=my_input_tensor, weights='imagenet')Расследованиеисходный ...
Я добавил некоторый дополнительный обучающий код на страницу www.github.com/loheden/tf_examples/dataset api. Я изо всех сил пытался найти полные примеры.
я есть следующий (сокращенный) код, который я пытаюсь запустить: coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) try: while not coord.should_stop(): # Run some code.... (Reading some data from file ...
С какой версией TensorFlow вы тренируетесь? Экспорт говорит, что это usi, ng 1.5.0, так что было бы неплохо начать (так как TensorFlow меняется, точные операции, создаваемые данной программой Python, могут измениться). Область «import», вероятно, будет добавлена позже, хотя вы можете добавить свою собственную, если хотите быть точно такой же.
ьный зоопарк API обнаружения объектов Tensorflow предоставляет набор предварительно обученных моделей, готовых для загрузки.Вот [https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md] , В ...
Это вывод, который я сделал из нескольких экспериментов, исправления приветствуются.
казано вэтот вопрос [https://stackoverflow.com/questions/45952149/tensorflow-estimator-periodic-evaluation-on-eval-dataset] : В документации по тензорному потоку не приводится пример того, как проводить периодическую оценку модели на наборе ...
Как распечатать полный тензор? в моем случае это просто распечатать
аюсь создать функцию потерь в keras (Tensorflow Backend), но я немного застрял, чтобы проверить внутреннюю часть пользовательской функции потерь. На самом деле, печать появляется на консоли только тогда, когда я компилирую модель, после чего нет ...