- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我在 Colab 上使用 kerastuner 时遇到了一些问题。这是我的代码:
def build_model(hp):
input_ = Input(shape=(20,20,1))
cnn_out1 = Conv2D(filters=16, kernel_size=hp.Int('kernel_size', 3, 7, step=2, default=3) , name='con1',
use_bias=True, activation = tf.nn.relu, kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01))(input_)
# cnn_out1 = keras.layers.BatchNormalization(epsilon=1e-6)
cnn_out = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(cnn_out1)
cnn_out = keras.layers.Flatten()(cnn_out)
cnn_out = Dense(64, activation=tf.nn.relu, name='fc1', use_bias=True)(cnn_out)
cnn_out = keras.layers.Dropout(0.5)(cnn_out)
cnn_out = Dense(64, activation=tf.nn.relu, name='fc2', use_bias=True)(cnn_out)
#将CNN层命名为cnn_model供后期TimeDistributed调用
cnn_model = Model(inputs=input_, outputs=cnn_out)
cnn_model_map = Model(inputs=input_, outputs=cnn_out1)
# cnn_model.summary()
input_seq = Input(shape=(time_seq, 20, 20, 1))
processed_sequences = TimeDistributed(cnn_model)(input_seq)
# rnn_out = keras.layers.GRU(units=128, name='gru1', recurrent_dropout=0.5)(processed_sequences)
rnn_out = keras.layers.GRU(units=128, name='gru1')(processed_sequences)
# rnn_out = keras.layers.LSTM(units=128, name='lstm1')(processed_sequences)
rnn_out = keras.layers.Dropout(0.5)(rnn_out)
predictions = Dense(6, activation='softmax', name='fc3')(rnn_out)
rnn_model = Model(inputs = input_seq, outputs = predictions)
#rnn_model.summary()
rnn_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='Nadam', metrics=['accuracy'])
return rnn_model
tuner = kt.Hyperband(
build_model,
objective = 'val_accuracy',
max_epochs=10,
hyperband_iterations=2
)
tuner.search(data, label_ohe, validation_split=0.1, epochs=30, shuffle='true', callbacks=[tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=1)])
当我运行这段代码时,我得到以下提示
INFO:tensorflow:Reloading Oracle from existing project ./untitled_project/oracle.json
INFO:tensorflow:Reloading Tuner from ./untitled_project/tuner0.json
INFO:tensorflow:Oracle triggered exit
有人知道如何解决这个问题吗?
最佳答案
它告诉你该项目已经存在。在 tuner = kt.Hyperband(建筑模型,objective = 'val_accuracy',max_epochs=10,hyperband_iterations=2)
关于keras - Colab Kerastuner 信息 :tensorflow:Reloading Oracle from existing project ./untitled_project/oracle.json,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64403019/
我想将模型及其各自训练的权重从 tensorflow.js 转换为标准 tensorflow,但无法弄清楚如何做到这一点,tensorflow.js 的文档对此没有任何说明 我有一个 manifest
我有一个运行良好的 TF 模型,它是用 Python 和 TFlearn 构建的。有没有办法在另一个系统上运行这个模型而不安装 Tensorflow?它已经经过预训练,所以我只需要通过它运行数据。 我
当执行 tensorflow_model_server 二进制文件时,它需要一个模型名称命令行参数,model_name。 如何在训练期间指定模型名称,以便在运行 tensorflow_model_s
我一直在 R 中使用标准包进行生存分析。我知道如何在 TensorFlow 中处理分类问题,例如逻辑回归,但我很难将其映射到生存分析问题。在某种程度上,您有两个输出向量而不是一个输出向量(time_t
Torch7 has a library for generating Gaussian Kernels在一个固定的支持。 Tensorflow 中有什么可比的吗?我看到 these distribu
在Keras中我们可以简单的添加回调,如下所示: self.model.fit(X_train,y_train,callbacks=[Custom_callback]) 回调在doc中定义,但我找不到
我正在寻找一种在 tensorflow 中有条件打印节点的方法,使用下面的示例代码行,其中每 10 个循环计数,它应该在控制台中打印一些东西。但这对我不起作用。谁能建议? 谢谢,哈米德雷萨, epsi
我想使用 tensorflow object detection API 创建我自己的 .tfrecord 文件,并将它们用于训练。该记录将是原始数据集的子集,因此模型将仅检测特定类别。我不明白也无法
我在 TensorFlow 中训练了一个聊天机器人,想保存模型以便使用 TensorFlow.js 将其部署到 Web。我有以下内容 checkpoint = "./chatbot_weights.c
我最近开始学习 Tensorflow,特别是我想使用卷积神经网络进行图像分类。我一直在看官方仓库中的android demo,特别是这个例子:https://github.com/tensorflow
我目前正在研究单图像超分辨率,并且我设法卡住了现有的检查点文件并将其转换为 tensorflow lite。但是,使用 .tflite 文件执行推理时,对一张图像进行上采样所需的时间至少是使用 .ck
我注意到 tensorflow 的 api 中已经有批量标准化函数。我不明白的一件事是如何更改训练和测试之间的程序? 批量归一化在测试和训练期间的作用不同。具体来说,在训练期间使用固定的均值和方差。
我创建了一个模型,该模型将 Mobilenet V2 应用于 Google colab 中的卷积基础层。然后我使用这个命令转换它: path_to_h5 = working_dir + '/Tenso
代码取自:- http://adventuresinmachinelearning.com/python-tensorflow-tutorial/ import tensorflow as tf fr
好了,所以我准备在Tensorflow中运行 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() 函数。 据我了解,“logit”应该是概率的张量,每个对应于某个像素的
tensorflow 服务构建依赖于大型 tensorflow ;但我已经成功构建了 tensorflow。所以我想用它。我做这些事情:我更改了 tensorflow 服务 WORKSPACE(org
Tensoflow 嵌入层 ( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Embedding ) 易于使用, 并且有大量的文
我正在尝试使用非常大的数据集(比我的内存大得多)训练 Tensorflow 模型。 为了充分利用所有可用的训练数据,我正在考虑将它们分成几个小的“分片”,并一次在一个分片上进行训练。 经过一番研究,我
根据 Sutton 的书 - Reinforcement Learning: An Introduction,网络权重的更新方程为: 其中 et 是资格轨迹。 这类似于带有额外 et 的梯度下降更新。
如何根据条件选择执行图表的一部分? 我的网络有一部分只有在 feed_dict 中提供占位符值时才会执行.如果未提供该值,则采用备用路径。我该如何使用 tensorflow 来实现它? 以下是我的代码
我是一名优秀的程序员,十分优秀!