タグ付けされた質問 「tensorflow」

現在、Anacondaの公式TensorFlowは2.0です。私の質問は、Anacondaに以前のバージョンのTensorFlowを代わりにインストールさせる方法です。したがって、たとえば、プロジェクトの多くがこのバージョンに依存しているため、AnacondaにTensorFlow 1.14をインストールしてほしいと思います。

9 python  python-3.x  tensorflow  anaconda  version 

コンポーネントごとに適用されるバンプ関数の次のバリアントをコーディングしようとしています： 、 ここで、σはトレーニング可能です。しかし、機能していません（エラーは以下に報告されています）。 私の試み： これが私がこれまでにコーディングしたものです（役立つ場合）。（たとえば）2つの関数があるとします。 def f_True(x): # Compute Bump Function bump_value = 1-tf.math.pow(x,2) bump_value = -tf.math.pow(bump_value,-1) bump_value = tf.math.exp(bump_value) return(bump_value) def f_False(x): # Compute Bump Function x_out = 0*x return(x_out) class trainable_bump_layer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, *args, **kwargs): super(trainable_bump_layer, self).__init__(*args, **kwargs) def build(self, input_shape): self.threshold_level = self.add_weight(name='threshlevel', shape=[1], initializer='GlorotUniform', trainable=True) def …

8 python  tensorflow  machine-learning  keras  tf.keras 

の公式チュートリアルは@tf.function言う： 最高のパフォーマンスを得て、モデルをどこにでもデプロイできるようにするには、tf.functionを使用してプログラムからグラフを作成します。AutoGraphのおかげで、驚くほどの量のPythonコードがtf.functionで機能するだけですが、まだ注意すべき落とし穴があります。 主な要点と推奨事項は次のとおりです。 オブジェクトの変更やリストの追加などのPythonの副作用に依存しないでください。 tf.functionは、NumPy演算やPythonプリミティブではなく、TensorFlow演算で最適に機能します。 疑問がある場合は、for x in yイディオムを使用してください。 それだけ言及どのように実装する@tf.function注釈付きの機能はありませんしたときにそれを使用します。 少なくとも関数に注釈を付ける必要があるかどうかを判断する方法にヒューリスティックはありtf.functionますか？副作用を削除したり、range()->のようなものを変更するのが面倒だったりしない限り、そうしない理由はないようですtf.range()。しかし、私がこれをやる気があるなら... @tf.functionすべての機能を使用しない理由はありますか？

8 tensorflow  keras  tensorflow2.0  tf.keras  tensorflow2.x 

私は現在TF2.0 API を取得しようとしていますが、GradientTapeを通常のkeras.Model.fitと比較すると、次のことに気づきました。 実行速度が遅くなりました（おそらく意欲的な実行が原因です） 収束が非常に遅くなった（そして、なぜかはわからない）。 +--------+--------------+--------------+------------------+ | Epoch | GradientTape | GradientTape | keras.Model.fit | | | | shuffling | | +--------+--------------+--------------+------------------+ | 1 | 0.905 | 0.918 | 0.8793 | +--------+--------------+--------------+------------------+ | 2 | 0.352 | 0.634 | 0.2226 | +--------+--------------+--------------+------------------+ | 3 | 0.285 | 0.518 | 0.1192 …

8 python  tensorflow  keras  tensorflow2.0 

次の例外が発生します TypeError: An op outside of the function building code is being passed a "Graph" tensor. It is possible to have Graph tensors leak out of the function building context by including a tf.init_scope in your function building code. For example, the following function will fail: @tf.function def has_init_scope(): my_constant …

8 python  tensorflow  python-3.7  tensorflow2.0  tensorflow-probability 

PyCharmに安定版のTensorFlow 2.0（2019年10月1日にリリース）をインストールしました。 問題は、kerasパッケージが利用できないことです。 実際のエラーは： 「テンソルフローから名前「ケラス」をインポートできません」 を介してインストールしpip install tensorflow==2.0.0たCPU version後、CPUバージョンをアンインストールし、GPUバージョンをインストールしました。pip install tensorflow-gpu==2.0.0. 上記で機能したTensorFlowのバージョンはいずれも正しく機能していませんでした（を介してkerasまたは他のパッケージをインポートできませんでしたfrom tensorflow.package_X import Y）。 TensorFlowをバージョン2.0.0.b1に戻した場合、kerasはパッケージとして利用でき（PyCharmはそれを認識します）、すべてがスムーズに実行されます。 この問題を解決する方法はありますか？インストールプロセスを間違えていませんか？ 更新--- Pythonコンソールからのインポートが機能し、エラーなしでインポートできます。

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