Questions marquées «tensorflow2.0»

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AVERTISSEMENT: tensorflow: les modes sample_weight ont été contraints de… à ['…']
Formation d'un classificateur d'images en utilisant .fit_generator()ou .fit()et en passant un dictionnaire à class_weight=comme argument. Je n'ai jamais eu d'erreurs dans TF1.x mais en 2.1 j'obtiens la sortie suivante lors du démarrage de la formation: WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from ... to ['...'] Que signifie contraindre quelque chose de ...à …
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Temps de prédiction Keras incohérent
J'ai essayé d'obtenir une estimation du temps de prédiction de mon modèle de kéros et j'ai réalisé quelque chose d'étrange. En plus d'être assez rapide normalement, le modèle a besoin de temps en temps pour établir une prédiction. Et non seulement cela, ces temps augmentent également plus le modèle fonctionne. …
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Tensorflow ne peut pas obtenir `image.shape` à partir de la méthode dans` dataset.map (mapFn) `
J'essaie de faire l' tensorflowéquivalent de torch.transforms.Resize(TRAIN_IMAGE_SIZE), ce qui redimensionne la plus petite dimension d'image TRAIN_IMAGE_SIZE. Quelque chose comme ça def transforms(filename): parts = tf.strings.split(filename, '/') label = parts[-2] image = tf.io.read_file(filename) image = tf.image.decode_jpeg(image) image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32) # this doesn't work with Dataset.map() because image.shape=(None,None,3) from Dataset.map() image …
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Enregistrer le modèle toutes les 10 époques tensorflow.keras v2
J'utilise des keras définis comme sous-module dans tensorflow v2. J'entraîne mon modèle en utilisant la fit_generator()méthode. Je veux enregistrer mon modèle toutes les 10 époques. Comment puis-je atteindre cet objectif? En Keras (pas en tant que sous-module de tf), je peux donner ModelCheckpoint(model_savepath,period=10). Mais dans tf v2, ils ont changé …
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