Вопросы по теме 'tensorflow2.0'
Как получить Learning_phase в TensorFlow 2 Eager?
K.learning_phase() получает значение, а не сам тензор. Мне нужен тензор фазы обучения для подачи в K.function , чтобы получить градиенты слоя, выходные данные и т. Д. Работает нормально с import keras.backend as K , но не работает для import...
19.11.2023
TFLite: Можно ли преобразовать модель H5, но с другой входной формой, используя load_model Кераса?
В настоящее время я использую этот скрипт для преобразования моей модели H5 в TFLite:
# CONVERTING TO TFLITE FORMAT
g.save(os.path.join(save_dir, 'full_generator_{}_{}.h5'.format(epoch_number, current_loss)), include_optimizer=False)...
27.11.2023
CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: недостаточно памяти на GPU
Информация о моем графическом процессоре приведена ниже.
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 410.79 Driver Version: 410.79 CUDA Version:...
13.12.2023
Вывод моей регрессионной NN с LSTM неверен даже при низком значении val_loss
Модель
В настоящее время я работаю над стеком LSTM и пытаюсь решить проблему регрессии. Архитектура модели следующая:
comp_lstm = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences = True),
tf.keras.layers.LSTM(64,...
16.01.2024
Не удалось получить сводку при построении пользовательской модели с использованием тензорного потока.
У меня есть очень простая модель, как показано ниже:
import tensorflow as tf
class Model(tf.keras.Model):
def __init__(self, input_shape=None, name="cus_model", **kwargs):
super(Model, self).__init__(name=name, **kwargs)...
22.11.2023
Как я могу определить скорость моего Tensorflow на моем графическом процессоре?
Я только что начал с Tensorflow (версия 2.3.0) и установил его на свой графический процессор (в виртуальной среде с использованием Python 3.5). Кажется, это работает нормально. Я использую nvidia geforce 1060 с Windows 10. Теперь мой вопрос: как...
11.11.2023
Свертка на numpi против тензорного потока 2.4
Я очень новичок в Tensorflow 2.4, и у меня есть вопрос.
пусть x = [3, 4, 5], h = [2, 1, 0]
используя numpy, я получаю
np.convolve(x, h) = [6, 11, 14, 5, 0]
но я понятия не имею, как это сделать через tensorflow 2.4.
Было бы очень полезно,...
28.12.2023
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..