有什么方法可以显示 TensorFlow 线性估计器的训练进度：tf.estimator.LinearClassifier().train() 类似于每个 Epoch 的进度 output 与 model.fit() 的进度？ 张量流==2.9.2 这是我的代码示例 ...
我正在尝试使用 BigQuery ML 加载已保存的 tensorflow model 来进行预测。 但是，当我运行读取 GCS 中保存的 model 的查询时，出现以下错误： TensorFlow SavedModel output output had no dimensions, which ...
今天从 tensorflow 运行估计器并想出了这个错误，知道如何解决吗？ 这是在我的 estimator.py 文件中：@doc_controls.inheritable_header(""" 警告：不建议将估算器用于新代码。 估算器运行v1.Session样式的代码，该代码更难正确编写，并且可 ...
原谅我的英语。 我一直在尝试处理 tensorflow (v2.x) 的 Estimators API，但是当我尝试将 model 从此代码 tf.estimators 转换为 我收到以下错误： 互联网上的一些人已经提议在converter.experimental_new_converter = ...
使用 tensorflow 时，出现以下错误消息 安装的 tensorflow 相关包如下图所示。 我需要更新估算器的版本吗？ 如果是这种情况，如何安装正确版本的估算器？ ...
我面临一些关于 Tensorflow 的 Estimator 和 Dataset API 的训练循环行为的问题。 代码如下（ tf2.3 ）： NUM_EXAMPLES = X_train.shape[0] # dataset has 8000 elements BATCH_SIZE = NUM_E ...
我正在尝试在 TF OD API 中实现提前停止。 我使用了这个代码。 这是我的 EarlyStoppingHook（它本质上只是上述代码的副本）： 我像这样使用这个类： 我不明白的是 total_loss 是什么？ 这是 val 损失还是 train 损失？ 我也不明白这些损失（'tot ...
如何从相同的 tensorflow 特征列创建两组共享嵌入？ 这个小例子 与 似乎应该能够使用variable_scope或name_scope来让它工作，但到目前为止还没有运气。 ...
我想使用加权分布（概率）对数据进行采样 示例如下： 类分布： doc_distribution = {0: 40, 1: 18, 2: 8, 3: 598, ... , 9: 177} 我会按类的等概率制作这批数据集。 然后，我使用input_fn的tf.estimator来导出模型， ...
我从 TF Slim Re.net V2 检查点创建了一个 Estimator 并对其进行了测试以进行预测。 我所做的主要事情基本上类似于普通的 Estimator 和 assign_from_checkpoint_fn： 为了将估算器导出为 SavedModel，我制作了一个 serving_in ...
我使用 DNNClassifier class 实现了以下 model。 model 参数化如下 现在我想做一些超参数调整（例如学习率、单元数等）。 DNNClassifier是一个预制的估计器 class，继承自Estimator class。 但是，虽然Estimator有一个params参 ...
我想使用tf.data构造一批批大小为 16 的数据，其中[:8]是一种数据 A， [8:16]是一种数据 B。 没有tf.data很容易做到。 如果使用tf.data ，代码可能是： 接下来怎么做？ 我尝试： 但concatenate是： dataA整个数据集dataB到 dataA 的末尾。 ...
我正在尝试从自定义 Keras model 构建 TensorFlow2 估计器。 model 将形状为 [batch_size, n, h, w, c] 的张量作为输入。 我需要从后面对每个 [n, h, w, c] 张量应用 CNN。 为此，我正在使用 tf.map_fn： 当我编译 mode ...
我正在尝试按照本指南加载SavedModel 。 我先保存训练好的 model 如下feature_columns >>> [NumericColumn(key='Fwd_IAT_Total', shape=(1,), default_value=None, dtype=tf.fl ...
我在一台机器上用 4 个 GPU 预训练 BERT，而不是 1 个 GPU。 对于每个训练步骤，我想知道input_fn是给 1 个 GPU 1 个批次还是给 4 个 GPU 1 个批次。 镜像策略代码： input_fn代码： 其他代码： 如果input_fn给 1 GPU 1 batch，那 ...
非常初学者的问题，我希望没问题我正在尝试使用 MAPS 数据集从 GitHub 训练这个model ，并且我使用此代码为火车组制作了 new.tfrecords。 它基于此处的代码，但我更改了一些内容以便为不同的输入让路（另一个 MIDI 文件，我只是称之为“tempo MIDI”）。 使用 tf ...
我刚刚将一个现有项目从 TF 1.14 转换为使用 TPUEstimator API 的 TF 2.1。 进行转换后，本地测试（即use_tpu=False ）成功运行。 但是，在 Google Cloud TPU 上运行时出现错误（即use_tpu=True ）。 注意：这是在 AdaNet Au ...
我正在尝试训练 DNNClassifier labels = ['BENIGN', 'Syn', 'UDPLag', 'UDP', 'LDAP', 'MSSQL', 'NetBIOS', 'WebDDoS'] # Build a DNN classifier = tf.est ...
我在一台机器上用 4 个 GPU 预训练 BERT。 输入 function 代码： 镜像策略代码： 问题是我有 4 个 GPU。 每个 GPU 最多可以运行 8 个批大小。 我设置train_batch_size = 8而不是 32。可以，但我不知道每个 GPU 在一个训练步骤中获得不同的数据。 ...
我使用 TF Estimators 为我自己的数据集训练了一个分类器，但是在每次预测调用之后，我都会得到不同的预测结果。 我检查了数据集，数据示例顺序没问题，每个预测调用都一样，但是 model 会给出不同的分类结果。 我很困惑，不知道我做错了什么。 这是我读取输入的代码： 预测代码： ...