Treinar um classificador de imagens usando .fit_generator()ou .fit()passando um dicionário class_weight=como argumento. Nunca obtive erros no TF1.x, mas no 2.1 recebo a seguinte saída ao iniciar o treinamento: WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from ... to ['...'] O que...
Suponha que eu queira escrever uma classe de otimizador personalizada que esteja em conformidade com a tf.kerasAPI (usando a versão TensorFlow> = 2.0). Estou confuso sobre a maneira documentada de fazer isso versus o que é feito nas implementações. A documentação para
Durante o modelo de treinamento, recebi o aviso "UserWarning: Não foi possível recuperar a entrada. Pode ser que um trabalhador tenha morrido. Não temos informações sobre a amostra perdida.)", Depois de mostrar esse aviso, o modelo inicia o treinamento. O que esse aviso significa? É algo que...
Estou usando o keras definido como submódulo no tensorflow v2. Estou treinando meu modelo usando o fit_generator()método Quero salvar meu modelo a cada 10 épocas. Como posso conseguir isso? Em Keras (não como um submódulo de tf), eu posso dar ModelCheckpoint(model_savepath,period=10). Mas na t2...
Estou com um erro em relação a (Keras que não oferece suporte ao TensorFlow 2.0. Recomendamos o uso tf.kerasou, alternativamente, o downgrade para o TensorFlow 1.14.) Quaisquer recomendações. obrigado import keras #For building the Neural Network layer by layer from keras.models import...
Acabei de instalar a versão estável do TensorFlow 2.0 (lançada em 1 de outubro de 2019) no PyCharm. O problema é que o pacote keras está indisponível . O erro real é: " não é possível importar o nome 'keras' do tensorflow " I foram instalados através pip install tensorflow==2.0.0do CPU...
Um tutorial oficial sobre @tf.functiondiz: Para obter o máximo desempenho e tornar seu modelo implantável em qualquer lugar, use tf.function para criar gráficos de seus programas. Graças ao AutoGraph, uma quantidade surpreendente de código Python funciona apenas com o tf.function, mas ainda há...
Estou tentando codificar a seguinte variante da função Bump , aplicada em componentes: , onde σ é treinável; mas não está funcionando (erros relatados abaixo). Minha tentativa: Aqui está o que eu codifiquei até agora (se ajudar). Suponha que eu tenha duas funções (por exemplo): def...