Tag: tensorflow2.0

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 2.0 utilizza la funzione tf.function molto lenta e ricompila ogni volta che il conteggio dei treni cambia. corse desiderose circa 4x più veloce

ho modelli costruiti da codice keras non compilato e sto cercando di eseguire attraverso un ciclo di formazione personalizzato. il codice TF 2.0 avido (di default) gira circa 30 su una CPU (laptop). quando creo un modello keras…

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TensorFlow 2.0: minimizzare una semplice funzione

import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.Variable(2, name=’x’, trainable=True, dtype=tf.float32) with tf.GradientTape() as t: t.watch(x) log_x = tf.math.log(x) y = tf.math.square(log_x) opt = tf.optimizers.Adam(0.5) # train = opt.minimize(lambda: y, var_list=[x]) # FAILS @tf.function def…

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