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TF-Lite:将pb模型转换为tflite后,PReLU无法正常工作

在pb模型中,我有一个PRelu层。 由于tflite没有PRelu OP,所以我转换PRelu到Relu是这样的: pos relu x neg alphas relu x return pos neg 转换为tflite模型时, PRelu将被relu和负OP取代。 但是在转换时,两个负运算之

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Tensorflow 2.0-AttributeError:模块'tensorflow'没有属性'Session'

在Tensorflow . 环境中执行命令sess tf.Session 时,出现以下错误消息: 系统信息: 操作系统平台和发行版:Windows python版本: . . Tensorflow版本: . . alpha 随pip一起安装 重现步骤: 安装: 点安装 升级点 pip instal

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张量转换函数numpy()在tf.estimator模型函数中不起作用

我已经使用tensorflow v . 和v . . 使用tf.enable eager execution 进行了tf.enable eager execution 。 因此,很显然,如果我在main 函数中使用下面显示的代码片段调用numpy ,则它可以正常工作。 但是,如果我在估算器模型函数

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Tensorflow 2.0 Keras的训练速度比2.0 Estimator低4倍

我们最近切换到Keras for TF . ,但是当我们将它与 . 版的DNNClassifier Estimator进行比较时,我们使用Keras的速度降低了大约 倍。 但我不能为我的生活弄清楚为什么会这样。 两个代码的其余部分是相同的,使用input fn 返回相同的tf.data.Datas

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在TensorFlow 2.0中:使用optimizer.apply_gradients训练错误

我正在尝试学习新的TF . alpha版本。 我正在训练一个Sequential模型用于二进制分类目的。 我的数据表是df ,这是一个numpy数组。 classification是我必须预测的类的一热编码数据帧。 模型的定义很清楚,因为它是损失和准确度函数的定义以及 Adam 优化器。 但是,我

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如何使用tf.train.Checkpoint在Tensorflow 2.0中保存和加载选定变量以及所有变量?

如何将选定的变量保存在下面显示的tensorflow . 中的文件中,然后使用tf.train.Checkpoint将它们加载到另一个代码中的某些已定义变量中 另外,请展示如何保存所有变量并使用tf.train.Checkpoint重新加载。 提前致谢。

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将可变大小的numpy数组转换为Tensorflow张量

我正在尝试Tensorflow . alpha预览,并正在测试Eager执行。 我怀疑的是,如果你在中间有一个可变大小的numpy数组 对于数组的其余部分,以及如何热切地将它们转换为张量。 当我尝试 要么 我明白了 ValueError:无法将numpy ndarray转换为Tensor 无法将元

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在Tensorflow 2中导出冻结的图形.pb文件

我已经尝试了Tensorflow alpha,我一直试图冻结并将模型导出到.pb graphdef文件。 在Tensorflow 中我可以这样做: 但是,这似乎不再可能,因为删除了convert variables to constants并且不鼓励使用会话。 我查看并发现冻结图工具https:

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TF 2.0 @ tf.function示例

在签名部分的tensorflow文档中,我们具有以下代码片段 tf.function def train model, optimizer : train ds mnist dataset step loss . accuracy . for x, y in train ds: step loss

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模块'tensorflow'没有属性'logging'

我正在尝试在v . 中运行一个tensorflow代码,并且遇到以下错误 我不想简单地将其从代码中删除。 为什么此代码已被删除 为什么我应该改为呢

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