问题标签 [sonnet]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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python - tf.constant 和 tf.placeholder 表现不同

我想将 tf.metrics 包裹在 Sonnet 模块周围,以测量每个批次的性能,以下是我所做的工作:

但是,当我想测试模块时,以下代码有效:

但是以下代码不起作用:

test3() 的输出是正确的,0.88。test4() 的输出是错误的,0.0。但是,它们应该是等价的。

有人有什么想法吗?

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python - 十四行诗导入失败:'从图表导入十四行诗'

尝试运行一些 github 代码来导入“sonnet”,这似乎从“graphs”导入其他包。我得到:

我已明确安装并导入“图表”,但在明确尝试时失败并出现相同的错误:

有什么建议吗?

环境:Jupyter Notebook、python 3.6.5、Anaconda、windows

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python - Sonnet 中的 LSTM 时间步长

我目前正在努力学习Sonnet

我的网络(不完整,问题基于此):

在其他框架(例如 Keras)中,LSTM 输入的形式为(batch_size, sequence_length, input_length).

但是,Sonnet 文档指出 Sonnet 的 LSTM 的输入格式为(batch_size, input_length).

如何将它们用于顺序输入?

到目前为止,我已经尝试在内部使用 for 循环_build,迭代每个时间步长,但这会给出看似随机的输出。

我在 Keras 中尝试过相同的架构,它运行时没有任何问题。

我正在以渴望模式执行,GradientTape用于培训。

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java - 无法在 Java 中加载最初在 python 中创建的 tensorflow 模型(找不到文件异常)

我在 python 3.7 中使用 1.14 版中的 tensorflow 和 1.34 版中的十四行诗来训练神经网络。训练后,我想导出我的神经网络,以便在 Java 中使用它进行预测。不幸的是,它在尝试用 Java 加载模型时总是显示错误,说找不到文件。

  • 我仔细检查了模型路径一百次,它是正确的(包括将斜杠转换为反斜杠,因为它在 Windows 上运行)
  • 我在 python 中尝试了其他几种导出方法(包括 SavedModelBuilder 和 ModelSaver)

在此下方,您可以看到用于导出模型的 Python 代码。

这是导出目录的结构。

以及用于加载模型的 Java 代码..

导致此异常。

当文件明确位于此目录时,我无法弄清楚为什么会出现此异常。我希望有人可以帮助我。提前致谢!

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deep-learning - dm-sonnet=2.0.0 中的 snt.AbstractModule

我一直在尝试运行 2017 年编写的代码,它使用tensorflow=1.3.0dm-sonnet=1.14. 许多所需的包都变得不可用了,我被依赖问题淹没了,所以我决定在新版本的 tensorflow 中重写代码。

我有:

许多更新只是简单的更新tf1tf2但我对版本有无穷无尽的问题dm-sonnet

代码有:

class CosineWeights(snt.AbstractModule):

我得到:

AttributeError: module 'sonnet' has no attribute 'AbstractModule'

我怀疑这只是将代码更新sonnet=1.14为十四行诗的问题,2.0但我找不到它的“翻译”,或者现在如何使用 AbstractModule。取而代之的是哪个模块,只做 snt.Module 就足够了吗?我将不胜感激任何帮助!

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tensorflow - Tensorflow1.x 和 Tensorflow2.x 的 CUDA?

在过去的几年里,我一直在使用带有 Tensorflow1 的 Sonnet,但是随着 Tensorflow2.0 的引入,我转向了那个系统。现在,我正在调试一些东西,我想回到 TF1 设置。自从我迁移到 TF2.0 后,我不再可以访问为 TF1 设置了 CUDA 的机器。所以我的问题是:

是否可以在 Windows 10 机器上进行 CUDA 设置,允许在 Tensorflow1.x 和 Tensorflow2.x 环境中工作?