Preguntas etiquetadas con tf.keras

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ADVERTENCIA: tensorflow: los modos sample_weight fueron forzados de ... a ['...']
Entrenando un clasificador de imágenes usando .fit_generator()o .fit()y pasando un diccionario class_weight=como argumento. Nunca recibí errores en TF1.x pero en 2.1 obtengo el siguiente resultado al comenzar el entrenamiento: WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from ... to ['...'] ¿Qué significa coaccionar algo de ...a ['...']? La fuente de esta advertencia en …

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Optimizador personalizado TensorFlow Keras
Supongamos que quiero escribir una clase optimizadora personalizada que se ajuste a la tf.kerasAPI (usando la versión TensorFlow> = 2.0). Estoy confundido acerca de la forma documentada de hacer esto frente a lo que se hace en las implementaciones. La documentación para los tf.keras.optimizers.Optimizer estados , ### Write a customized …

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“Advertencia del usuario: no se pudo recuperar una entrada. Podría ser porque un trabajador ha muerto. No tenemos ninguna información sobre la muestra perdida ".
Mientras entrenaba el modelo, recibí esta advertencia "Advertencia del usuario: no se pudo recuperar una entrada. Podría deberse a que un trabajador falleció. No tenemos ninguna información sobre la muestra perdida.", Después de mostrar esta advertencia, el modelo comienza a entrenar. ¿Qué significa esta advertencia? ¿Es algo que afectará mi …

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Guardar modelo cada 10 épocas tensorflow.keras v2
Estoy usando keras definidas como submódulo en tensorflow v2. Estoy entrenando mi modelo usando el fit_generator()método. Quiero guardar mi modelo cada 10 épocas. ¿Cómo puedo conseguir esto? En Keras (no como un submódulo de tf), puedo dar ModelCheckpoint(model_savepath,period=10). Pero en tf v2, han cambiado esto a ModelCheckpoint(model_savepath, save_freq)donde save_freqpuede estar, …

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Keras que no es compatible con TensorFlow 2.0. Recomendamos usar `tf.keras`, o alternativamente, bajar a TensorFlow 1.14
Tengo un error con respecto a (Keras que no es compatible con TensorFlow 2.0. Recomendamos usar tf.keras, o alternativamente, degradar a TensorFlow 1.14.) Cualquier recomendación. Gracias import keras #For building the Neural Network layer by layer from keras.models import Sequential #To randomly initialize the weights to small numbers close to …



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