Tag: tensorflow

cosa significa reset in Tensorflow 2 dataset?

sto seguendo la documentazione di TensorFlow 2 Keras. il mio modello si presenta così: train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((np.array([_my_cus_func(i) for i in X_train]), y_train)) train_dataset = train_dataset.map(lambda vals,lab: _process_tensors(vals,lab), num_parallel_calls=4) train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=10000) train_dataset = train_dataset.batch(64,drop_remainder=True) train_dataset = train_dataset.prefetch(1) model=get_compiled_model()…

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TensorFlow dà risposte casuali su un problema di regressione

sto cercando di riprodurre un esercizio Python con Node.js utilizzando Tensorflow.js. l’obiettivo è quello di convertire semplicemente Celsius in Fahrenheit utilizzando machine learning. tuttavia, io sono un noob con Tensorflow.js e continua a darmi risposte casuali. ho provato…

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come utilizzare la metrica con tre ingressi (GAP metrico) in Keras durante la formazione?

questo è il codice metrico GAP da Kaggle def GAP(pred, conf, true): x = pd.DataFrame({‘pred’: pred, ‘conf’: conf, ‘true’: true}) x.sort_values(‘conf’, ascending=False, inplace=True, na_position=’last’) x[‘correct’] = (x.true == x.pred).astype(int) x[‘prec_k’] = x.correct.cumsum() / (np.arange(len(x)) + 1) x[‘term’] =…

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c’è un metodo più semplice per ottenere fetta di un tensore come mostrato nel seguente esempio?

voglio fare affettare di tensori come il seguente affettare in numpy. come posso farlo? # numpy array a = np.reshape(np.arange(60), (3,2,2,5)) idx = np.array([0, 1, 0]) N = np.shape(a)[0] mask = a[np.arange(N),:,:,idx] # I have tried several solutions,…

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in Keras, c’è documentazione che descrive il nome stringa alla mappatura di classe per inizializzatori, ottimizzatori, ecc?

c’è una documentazione che descrive quali nomi di stringa mappa per quali oggetti in Keras? per esempio, di seguito creo uno strato di incorporamento da tf.keras.layers e posso usare ‘uniform’ per mappare la classe tf.keras.initializers.RandomUniform. tf.keras.layers.Embedding(1000, 64, embeddings_initializer='uniform')…

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TensorFlow: come usare l’operatore 1D / 2D sul formato dati 4D (batch _ size, width, hight, channels), mantenere batch _ size e canali

qualcosa di simile o qualsiasi tutorial su questo è grato. se non c’è un modo comune per risolvere questo e ho bisogno di progettare un modo unico per ogni operatore solo fatemi sapere. perché sono davvero nuovo a…

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comportamento estremamente strano della mia funzione di perdita scritta in keras (sempre output valori simili)

sto implementando un algoritmo di apprendimento profondo basato sulla CNN per fornire la classifica continua di un insieme di immagini. il mio piano è quello di alimentare la rete con lotti di immagini che è già classificato nell’ordine…

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TensorRT 5.1 non ha alcun attributo create _ inferenza _ graph

voglio ottimizzare la mia rete neurale (Resnet101 da Google) per inferenza con TensorRT (ver. 5.1). sono stato alla ricerca di blog e tutorial come farlo e trovato alcune cose come qui e alcuni altri. tutti hanno una cosa…

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l’attributo Trainable _ variables del layer personalizzato in Keras restituisce l’elenco vuoto

ho cercato di costruire il mio livello personalizzato in tensorflow/keras che impone il livello di essere simmetrico e quello che ho finito con è il seguente: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework.ops import enable_eager_execution enable_eager_execution() class MyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer): def…

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utilizzare la rete neurale per imparare la distribuzione dei valori per la classificazione

utilizzare la rete neurale per imparare la distribuzione dei valori per la classificazione l’obiettivo è quello di classificare gli input 1-D utilizzando una rete neurale. ci sono due classi che dovrebbero essere classificate, A e B. ogni input,…

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