Perguntas com a marcação «tf.keras»

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AVISO: tensorflow: modos de sample_weight foram coagidos de… a ['…']
Treinar um classificador de imagens usando .fit_generator()ou .fit()passando um dicionário class_weight=como argumento. Nunca obtive erros no TF1.x, mas no 2.1 recebo a seguinte saída ao iniciar o treinamento: WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from ... to ['...'] O que significa coagir algo de ...para ['...']? A fonte deste aviso no tensorflowrepositório …

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Otimizador TensorFlow Keras personalizado
Suponha que eu queira escrever uma classe de otimizador personalizada que esteja em conformidade com a tf.kerasAPI (usando a versão TensorFlow> = 2.0). Estou confuso sobre a maneira documentada de fazer isso versus o que é feito nas implementações. A documentação para tf.keras.optimizers.Optimizer estados , ### Write a customized optimizer. …

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“UserWarning: Não foi possível recuperar uma entrada. Pode ser porque um trabalhador morreu. Não temos informações sobre a amostra perdida. ”
Durante o modelo de treinamento, recebi o aviso "UserWarning: Não foi possível recuperar a entrada. Pode ser que um trabalhador tenha morrido. Não temos informações sobre a amostra perdida.)", Depois de mostrar esse aviso, o modelo inicia o treinamento. O que esse aviso significa? É algo que afetará meu treinamento …

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Salvar modelo a cada 10 épocas tensorflow.keras v2
Estou usando o keras definido como submódulo no tensorflow v2. Estou treinando meu modelo usando o fit_generator()método Quero salvar meu modelo a cada 10 épocas. Como posso conseguir isso? Em Keras (não como um submódulo de tf), eu posso dar ModelCheckpoint(model_savepath,period=10). Mas na t2 v2, eles mudaram isso para ModelCheckpoint(model_savepath, …

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Keras que não suportam o TensorFlow 2.0. Recomendamos usar o `tf.keras` ou, alternativamente, fazer o downgrade para o TensorFlow 1.14
Estou com um erro em relação a (Keras que não oferece suporte ao TensorFlow 2.0. Recomendamos o uso tf.kerasou, alternativamente, o downgrade para o TensorFlow 1.14.) Quaisquer recomendações. obrigado import keras #For building the Neural Network layer by layer from keras.models import Sequential #To randomly initialize the weights to small …



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