使用 Tensorflow 2.0 在 MNIST 上定制神经网络实现?

我试图在 MNIST 数据集上用两个隐藏层编写基本神经网络的自定义实现*TensorFlow 2.0 beta* [https://www.tensorflow.org/beta]但是我不确定这里出了什么问题,但是我的培训损失和精度似乎被困在1.5和周围85 分别。但是如果我使用Keras我的训练损失和准确性都很低95%只要8-10时代。 我相信也许我没有更新体重之类的东西?那么,我是否需要将我在 back prop 函数中计算的新权重分配给它们各自的权重/偏差变量? 如果有人能帮我解决这个问题,以及我在下面提到的几个问题,我真的很感激。 还有几个问题: 1. 如何添加一个辍学和批量标准化自定义实现中的层?(I.e使它在火车和测试时间都有效) 2. 我如何使用回调在这个代码?即 (利用提前停止和模型检查点回调) 3. 我下面的代码中还有什么我可以在这段代码中进一步优化的,比如利用Tensorflow 2.X@ Tf.函数装饰器等) 4. 我还需要提取我为绘制和检查它们的分布而获得的最终权重。研究梯度消失或爆炸等问题。(也许是 Tens ……

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“不推荐使用类型的同义词; 在 numpy 的未来版本中,它将被理解为 (类型,(1,)/(1,) 类型。

我安装了 TensorFlow 1.10.1,但是当我试图导入 TensorFlow 时,它说我需要 TensorFlow 1.10.0 版本。因此,我安装了它,现在我收到以下警告: > 导入 tensorflow C: \ 用户 \ PC \ Anaconda3 \ envs \ tut \ lib \ 站点包 \ tensorflow \ python \ framework \ dtypes。 py: 516: FutureWarning: 不推荐将 (类型,1) 或 “1 类型” 作为类型的同义词传递; 在 numpy 的未来版本中,它将被理解为 (1 、)/'(1 、) 型'。 _ Np_qint8 = np.dtype ([(“qint8”,np.int8,1))]) C: \ 用户 \ PC \ Anaconda3 \ envs \ tut \ lib \ 站点包 \ tensorflow \ python \ framework \ dtypes。 py: 517: FutureWarning: 不推荐将 (类型,1) 或 “1 类型” 作为类型的同义词传递; 在 numpy 的未来版本中, ……

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烧瓶和 Keras 模型错误 ''_ thread._ local '对象没有属性' value' '?

我使用以下内容: python 3.6.4 烧瓶 = 1.1.1, Keras = 2.3.0, TensorFlow = 1.14.0,我有一个从客户端获取图片的 Flask 服务器。使用带有 TensorFlow 后端的 Keras 模型,我试图从预先训练的模型中获得预测。 我使用以下函数上传模型 (作为类的一部分) Model_path = self.conf [“model_path”]//conf 中的路径到模型 Self.model = load_model (model_path)//上传模型 Self.model._ make_predict_function () P_log.info (“模型已成功上传”) 我使用以下行进行预测: Cm_prediction = self.model.predict ([face,reye,leye,fg]) [0] 直到今天,我没有任何问题,总是有预测。现在我得到以下错误: 回溯 (最近一次通话): 文件 “D: \ code_project \ 项目路径”,75 行,在 predict 中 Cm_prediction = sel ……

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如何在 nodejs (tensorflow.js) 中训练模型?

的赏金 [https://stackoverflow.com/help/bounty]8 小时后到期。这个问题的答案有资格获得 500 的声誉奖金。亚历克斯 [/users/376947/alex]正在寻找一个更详细的答案这个问题。 我想做一个图像分类器,但我不知道 python。Tensorflow.js 与我熟悉的 javascript 一起工作。模型可以用它进行训练吗?这样做的步骤是什么?坦率地说,我不知道从哪里开始。 我唯一想到的是如何加载 “mobilenet”,这显然是一组预先训练的模型,并用它对图像进行分类: Const tf = require ('@tensorflow/tfjs'), Mobilenet = require ('@ tensorflow-models/mobilenet'), Tfnode = require (“@ tensorflow/tfjs-node”), Fs = 需要 ('fs-extra'); Const imageBuffer = 等待 fs.readFile (……), Tfimage = tfnode.node.decodeImage (imag ……

为什么 keras 模型预测编译后会更慢?

prediction speed keras [https://i.stack.imgur.com/cCXBx.png] [https://i.stack.imgur.com/cCXBx.png] 理论上,预测应该是恒定的,因为权重的大小是固定的。如何在编译后恢复速度 (不需要删除优化器)? 参见相关实验: Https://nbviewer.jupyter.org/github/off99555/TensorFlowExperiments/blob/master/test-prediction-speed-after-compile.ipynb?Flush_cache = true [https://nbviewer.jupyter.org/github/off99555/TensorFlowExperiments/blob/master/test-prediction-speed-after-compile.ipynb?flush_cache=true] ……

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为什么 TensorFlow 2 比 TensorFlow 1 慢得多?

这个赏金还剩 0 天。这个问题的答案有资格获得 + 50 的声誉奖金。了解更多 [https://stackoverflow.com/help/bounty]. 阿里 · D [/users/6536335/ali-d]正在寻找一个规范答案. 许多用户认为这是切换到 Pytorch 的原因,但我还没有找到牺牲最重要的实际质量 -- 速度 -- 来换取渴望执行的理由/解释。 下面是代码基准性能,TF1 与 TF2-与 TF1 运行在任何地方快 47% 到 276%. 我的问题是:在图形或硬件层面,是什么导致了如此显著的放缓? -------------------------------------------------------------------------------- 寻找一个详细的答案 -- 我已经熟悉了广泛的概念。相关的 Git [https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33487] 规格: CUDA 10.0.130,cuDNN 7.4.2,Python 3.7.4,Windows 10,GTX 1070 ---- ……

Python 库是否特定

为什么某些 Python 库无法在不同的操作系统上安装。如果我把它与 Java 进行比较, 巨蟒有轮子和鸡蛋 (被丢弃), 一旦我有了 jar, 我就可以在任何系统上运行它, 而不管操作系统是什么, 但在 Python 的情况下, 有一些库在某些特定的操作系统上被明确提到是受支持的。Python 也有一个字节代码, 但为什么它是操作系统特定的 (租方流支持 Ubuntu, 但当我试图在 cnetos 上安装它时, 我得到了错误), 它不应该像 Java 一样工作, 其中我可以下载二进制文件, 简单地执行代码。另外, 当我安装一些库的时候, 它还编译了源代码。我知道 Python (CPython、JPython 等) 有各种各样的实现 我已经阅读了关于 Python 的文章从各种链接, 我发现有用的是 http://www.techdarting.com/2014/04/python-compiled-or-interpreted-language.html [http://www.techdarting.com/2014/04/python-compiled-or-interpreted-language ……

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