问题标签 [tensorflow2.0]
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tensorflow - Tensorflow 2 中的急切执行
我正在 Google Colab 上测试代码。Google Colab 似乎默认运行的是 Tensorflow 的第 2 版：
并且这个版本没有急切的执行：
我找不到有关 TensorFlow 2 的文档。我也无法运行旧版本的 TensorFlow：
5 个月前的这个帖子表明我们不能降级 Tensorflow 版本。
是否可以在 Google Colab 上启用 Eager Execution？
python-3.x - tensorflow 2 api 回归 tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' 对象不可调用
我正在尝试使用 tensorflow 2 api 实现多元回归。
在最后一行它抛出了我：
tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor' object is not callable
另外，我有点困惑：
1）如何在不使用Session的情况下进行。只需执行以下操作：output = train_op(X)？
2）我需要使用tf.GradientTape() as tape还是仅用于图表？
-- 错误跟踪 --
python-3.x - tensorflow api 2.0 张量对象仅在启用急切执行时才可迭代。要迭代此张量，请使用 tf.map_fn
我正在尝试使用 tensorflow api 2 来使用 tensorflow 估计器。
最后一行抛出我：
TypeError: Tensor objects are only iterable when eager execution is enabled. To iterate over this tensor use tf.map_fn
另外，它给了我一个警告：
python - Tensorflow 2.0.0-alpha0: tf.logging.set_verbosity
I've installed tensorflow 2.0.0-alpha0. When trying to set logging verbosity with the tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR) command, I got the following error:
module 'tensorflow' has no attribute 'logging'.
Are there some changes with this point in the 2.0.0-alpha0 version?
tensorflow - 如何从 tensorflow 2.0 中的 tf.function 获取图形？
以前，sess.graph 被用作将事物推送到 tensorboard 的句柄。
目前没有替代品 AFAIK。可视化图表是基础。
我们如何在 tensorflow 2.0 中可视化图表？必须与功能挂钩。
tensorflow2.0 - 如何列出 Tensorflow 2.0 中的所有变量
如何列出 Tensorflow2.0 中的所有变量？
那么在 Tensorflow1.x 中，你可以只使用 get
tf.global_variables()或其他类似的命令。如何在 Tensorflow 2.0 中做同样的事情？
python-3.x - Tensorflow v2 alpha 中的投影仪
我试图在 Tensorflow r2 api 中可视化一些嵌入，但没有 .contrib API。
有人知道投影仪在哪里吗？
从 tensorflow.contrib.tensorboard.plugins 导入投影仪 ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'
tensorflow - Q 关于“超网络”tape.gradient 来自 F. Chollet 为研究人员编写的 tf.keras：速成课程
这是原始 colab 笔记本的 URL：
https://colab.research.google.com/drive/17u-pRZJnKN0gO5XZmq8n5A2bKGrfKEUg#scrollTo=xEuWqzjlPobA
滚动到“现在快速研究示例：超网络”的最后一个单元格：
在训练循环中，请注意：
在外面：
我以为这应该在里面？如果有人可以保证这是正确的，并且同时解释渐变胶带的情况，那就太好了。
如果你运行这个笔记本，不管代码是否正常工作，因为你可以看到每个时期的损失都下降了。
python - 如何在 tfds.load() 之后在 TensorFlow 2.0 中应用数据增强
我正在遵循本指南。
它展示了如何使用以下方法从新的 TensorFlow 数据集中下载数据集tfds.load()：
接下来的步骤展示了如何使用 map 方法将函数应用于数据集中的每个项目：
然后访问我们可以使用的元素：
或者
但是，该指南没有提及有关数据增强的任何内容。我想使用类似于 Keras 的 ImageDataGenerator 类的实时数据增强。我尝试使用：
和其他类似的增强功能，format_example()但是，我如何验证它正在执行实时增强而不是替换数据集中的原始图像？
batch_size=-1我可以通过传递到tfds.load()然后使用将完整的数据集转换为 Numpy 数组，tfds.as_numpy()但是，这会将所有不需要的图像加载到内存中。我应该能够train = train.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)为下一个训练循环加载足够的数据。
python - 使用 TensorFlow 2.0 Alpha 时无法在 Tensorboard 中看到 keras 模型图
我正在尝试在 TensorFlow 2.0 alpha 上进行自定义训练，同时我正在尝试将一些指标和我的训练图添加到 TensorBoard。考虑以下人为的示例
这没有正确显示模型图，在做
在我看到的图表选项卡中
当我通过 model.fit 或 estimator 进行训练时，我得到了图表。例如，这是我model_to_estimator用来转换模型时的图表部分
指南文章没有通过 tensorboard 跟踪指标，我也没有找到任何关于在 alpha 版 ( https://www.tensorflow.org/alpha ) 中自定义添加和跟踪指标的新工作流程的部分。我设计的实现基于 tf.summary 的 API 文档（https://www.tensorflow.org/versions/r2.0/api_docs/python/tf/summary）