问题标签 [tensorflow2.0]
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.
tensorflow - Tensorflow 2.0:已保存模型中的变量
saved_model API 以协议缓冲区 (pb) 格式保存的变量文件?如果没有,有没有办法在不使用 tensorflow API(恢复/加载)的情况下加载它
python - TensorFlow 2.0 dataset.__iter__() 仅在启用急切执行时受支持
我在 TensorFlow 2 中使用以下自定义训练代码:
这段代码给了我错误:
但是,它在 TensorFlow 2.0 中,因此默认情况下启用了 Eager。
tf.executing_eagerly()
也返回“真”。
python - TensorFlow Hub 模块可以在 TensorFlow 2.0 中使用吗?
我尝试在 TensorFlow 2.0 (alpha) 中运行此代码:
但我得到了这个错误:
google-colaboratory - AttributeError:模块“tensorflow”没有属性“gfile”
我在Google Colab上使用tensorflow 2.0训练了一个简单的 mnist 模型,并将其保存为.json格式。单击此处查看我编写代码的 Colab Notebook。然后在运行命令
!simple_tensorflow_serving --model_base_path="/" --model_platform="tensorflow"
它显示错误 AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'gfile'
simple_tensorflow_serving有助于轻松地将经过训练的 tensorflow 模型部署到生产中。
我正在使用的版本:
(1) TensorFlow - 2.0
(2) simple_tensorflow_serving - 0.6.4
先感谢您 :)
python - “张量”对象在 TF 2.0 的 tf.function 中没有属性“numpy”
TensorFlow 2.0中tensor.numpy()
的 inside有什么替代方法吗?tf.function
问题是,当我尝试在装饰函数中使用它时,我收到错误消息'Tensor' object has no attribute 'numpy'
,而它在外部运行时没有任何问题。
通常,我会选择类似的东西,tensor.eval()
但它只能在 TF 会话中使用,并且 TF 2.0 中不再有会话。
python - 了解 tensorflow 中的设备分配、并行性(tf.while_loop)和 tf.function
我正在尝试理解 tensorflow 中 GPU 上的并行性,因为我需要将它应用到更丑陋的图表上。
在上面的代码中,var 是一个长度为 100000 的张量,其元素如上所示更新。当我将 parallel_iterations 值从 10、100、1000、10000 更改时。即使明确提到了 parallel_iterations 变量,也几乎没有任何时间差(全部为 9.8 秒)。
我希望这些在 GPU 上并行发生。我该如何实施?
keras - 如何在 keras ImageDataGenerator 中使用 tensorflow2.0 数据集
我正在使用 tensorflow 2.0 API,我从所有图像路径创建了一个数据集,如下例所示
但是,当我运行此代码以使用 keras ImageDataGenerator 应用一些参数时出现错误
错误:
keras - 如何重置 keras/tensorflow 2.0 中的所有图形和变量?
当我从 repl 中 imp.reload 模块时,我希望赋予层的名称保持一致。
目前,名称都附有数字。就像'V'变成'V_2'等。
keras - tf.print 在使用 tensorflow 2.0 的 Keras 中失败?
例外是
对于从 keras 运行的事物,应该如何tf.print
在模型构建中使用该方法或其他方法?
python - 急切执行 tf.dataset 实例
tf.data.Dataset.from_tensor_slices()
我用 2.0 版构建了一个。我的输入是一个一维数组,其中包含用于裁剪大型 numpy 数组(60 GB)的索引。
到目前为止,我的管道读取数组,np.memmap
然后应该剪辑这个数组。因此,我在维度中创建了一个数组(n, 4)
,其中 n 是样本数。提示此(n, 4)
数组tf.data.Dataset.from_tensor_slices()
。
之后我想调用dataset.map()
,如果数组的输入是一行(n, 4)
,其形状为[4,]
。但是,我不能评估这个张量的单个值,而我可以在.map()
调用之前评估张量。
这是我得到的错误的最小工作示例:
错误: