《tensorflow》专题

我想使用两个包，一个用Keras1.2编写，另一个用TensorFlow编写。我想将构建在tensorflow中的体系结构的一部分用于Keras模型。 这里提出了一个部分的解决方案，但它是针对顺序模型的。关于功能模型的建议--将预处理包装在一个Lambda层中--没有奏效。

我是TensorFlow的新手（使用1.13)，并试图构建一个TF模型并将其服务于docker tensor flow模型服务器。我导出了我的模型，安装了docker，并用以下命令启动了docker容器： docker run-p 8501:8501--name SN_TFlow --mount type=bind,source=/tmp/service_model/export,target=/

我保存了一个Tensorflow模型，并使用Tensorflow Service（Tensorflow/Service:1.12.0和Tensorflow/Service:1.12.0-GPU)为其提供服务。 我想使用Predict REST API，但调用失败，出现“未正确格式化for base64数据”错误。 POST/V1/模型/工资欺诈：预测 回应： 400

我正在尝试让TensorFlow的函数在我的GPU上运行；假设这个TensorFlow源页面有一个函数，该函数在CPU和GPU上运行时比较的输出，那么这似乎是可能的。但是，在使用代码进行测试时： 我得到了错误： 谢了！

我创建了一个tensorflow模型，并使用tensorflow来部署这个模型，但是当我可以构建restful请求时，模型需要 curl-d'{“实例”:[[1],[1],[1],[1],[1],[1],[1],[1],[1],[1],[1]}' -x POST http://localhost:8501/v1/models/shipping_predict:predict 它回调“error”：

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/training/checkpointable/base.py in_method_wrapper（self,*args,**kwargs）362 self._setattr_tracking=False#pylint:disable=protected-access 363 try：

我一直在与TensorFlow的构建器进行斗争，以便能够为我的模型服务，我试图在为模型服务后向我的分类器提供数据 我的问题是如何向模型提供输入？我看过Google的inception教程使用的代码 并试图实施它 据我所知，输入被传递给一个名为serialized_tf_example的张量，顾名思义，该张量将输入序列化为string，但是他们使用我不理解的tf.fixedlenfeature，然后

有人有使用tensorflow estimator API进行混合精度训练的经验吗？ 我尝试将输入转换为tf.float16，并将网络结果转换回tf.float32。为了扩展损失，我使用了tf.contrib.mixed_precision.LossScaleOptimizer。

下面是我的代码，为视频序列创建标题 维度1的切片索引64越界。[OP:stridedslice]名称:caption_generator_5/strided_slice/ 我的输入是一个视频特性“.npy”文件，包含（64,512）个特性

当我试图为keras创建自定义度量（并集上的交集）时，我出现了错误。我想找到两个图像（张量）的并集上的交 我得到的错误是： InvalidArgumEnterRorr（参见上面的跟踪）：您必须为占位符张量'Activation_1_Target'提供一个带有dtype float和shape[？,？,？]的值[[节点:activation_1_target=placeholderdtype=dt_

我也不知道为什么。如果删除行“print（”mse=%s“%(mse.eval()))”，那么一切都会好起来。有什么建议吗？ 提前感谢！

我是tensorflow的新手，想训练一个用于分类的logistic模型。 feef_dict方法不起作用，complay：

我的模型像一样简单，但我无法以简单的方式获得正确的结果。我不知道发生了什么。 当验证损失很大时，我的模型总是停止： 纪元901/2000 5/5[============>===>-0s 3ms/步-损失：14767.1357-val_loss:166.8979 在训练参数后，我不断变得不合适： [ 请帮我找出我的代码有什么问题。 我使用tensorflow-v2.3.0

我正在运行我在buitin网站上看到的一个关于张量流线性回归的代码，它总是给我一个错误，我不知道代码有什么问题。首先我以为这是我的ide，然后当我切换到jupyter实验室时，它显示了我在这一点上的错误 首先我以为这是我的ide，然后当我切换到jupyter实验室时，它显示了我在这一点上的错误

我已经成功地在Linux Ubuntu 16.04上安装了tensorflow(GPU)，并做了一些小的修改，以便使它与新的Ubuntu LTS版本一起工作。