TensorFlow est une bibliothèque et une API open source conçues pour l'apprentissage en profondeur, rédigées et gérées par Google. Utilisez cette balise avec une balise spécifique au langage ([python], [c ++], [javascript], [r], etc.) pour les questions sur l'utilisation de l'API pour résoudre les problèmes d'apprentissage automatique. Les langages de programmation pouvant être utilisés avec l'API TensorFlow varient, vous devez donc spécifier le langage de programmation. Veuillez également spécifier le domaine d'application tel que [détection d'objet].

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Je suis nouveau dans le transfert d'apprentissage dans TensorFlow et j'ai choisi tfhub pour simplifier la recherche d'un ensemble de données, mais maintenant je suis confus car mon modèle me donne une mauvaise prédiction lorsque j'essaie d'utiliser une image d'Internet. J'ai utilisé le vecteur de f....
J'ai écrit un test unitaire afin de sécuriser un modèle après avoir remarqué que je ne suis plus capable de le faire pendant l'entraînement. @pytest.mark.usefixtures("maybe_run_functions_eagerly") def test_save_model(speech_model: Tuple[TransducerBase, SpeechFeaturesConfig]): model, speech_featu....
3 sept. 2021 à 09:28
Ceci est mon cmd avec l'erreur. C:\Users>pip install tensorflow ERREUR : impossible de trouver une version qui satisfait à l'exigence Tensorflow (à partir des versions : aucune) ERREUR : aucune distribution correspondante trouvée pour tensorflow Que devrais-je faire?....
28 août 2021 à 09:22
J'ai lu récemment un article intitulé "REGULARIZING NEURAL NETWORKS BY PENALIZING CONFIDENT OUTPUT DISTRIBUTIONS https://arxiv.org/abs /1701.06548". Les auteurs discutent de la régularisation des réseaux de neurones en pénalisant une faible entropie distributions de sortie en ajoutant un terme d'....
24 août 2021 à 22:52
Je viens de télécharger l'ensemble de données caltech256 sur mon lecteur et je souhaite le charger dans mon colab afin de l'utiliser pour entraîner mon modèle. Comment je fais ça? ou y a-t-il un meilleur moyen ? C'est ce que j'ai fait pour l'instant from google.colab import drive drive.mount('/con....
24 août 2021 à 17:59
J'ai une liste de tableaux Numpy de forme différente. J'ai besoin de créer un jeu de données, de sorte que chaque fois qu'un élément est demandé, j'obtienne un tenseur avec la forme et les valeurs du tableau Numpy donné. Comment puis-je atteindre cet objectif? Ceci ne fonctionne PAS : dataset = tf.d....
24 août 2021 à 10:40
J'essaie de faire la classification mniste. Voici le jeu de données import tensorflow as tf from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split mnist = datasets.load_digits() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( mnist.data.reshape((-1,8,8,1)), mnis....
23 août 2021 à 12:45
J'exécute le code suivant pour LSTM sur Databricks avec GPU model = Sequential() model.add(LSTM(64, activation=LeakyReLU(alpha=0.05), batch_input_shape=(1, timesteps, n_features), stateful=False, return_sequences = True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dropout(0.2)) model....
19 août 2021 à 11:54
Je suis un modèle de bâtiment avec des couches de probabilité TensorFlow. Lorsque je le fais, model.output.shape, j'obtiens une erreur : AttributeError: 'UserRegisteredSpec' object has no attribute '_shape' Si je le fais, output_shape = tf.shape(model.output) cela donne un tenseur Keras : <KerasTen....
J'ai des problèmes pour installer Keras. Les éléments suivants me posent trop de problèmes pour me déplacer (même lors des mises à jour sur le terminal) : from keras.layers import Dense, Activation from keras.models import Sequential Donc, au lieu d'initialiser un ANN avec ann = Sequential(), je f....
18 août 2021 à 23:35
Je suis nouveau sur tensorflow, j'essayais de créer un modèle simple qui produirait la probabilité d'installation (colonne d'installation). Voici un sous-ensemble de l'ensemble de données : {'A': {0: 12, 2: 28, 3: 26, 4: 9, 5: 36}, 'B': {0: 10, 2: 17, 3: 22, 4: 2, 5: 31}, 'C': {0: 1, 2: 0, 3: 5, 4....
18 août 2021 à 20:44
J'essaie de résoudre un problème de classification de texte multi-étiquettes à l'aide de BERT de la bibliothèque de transformateurs huggingface. Le modèle est défini comme suit : def create_model(encoder, nb_classes=3, lr=1e-5): # inputs input_ids = tf.keras.Input(shape=(512,), ragged=Fals....
Je suis nouveau sur ML et j'aimerais utiliser keras pour catégoriser chaque nombre d'une séquence en tant que 1 ou 0 selon qu'il est supérieur au nombre précédent. C'est-à-dire si j'avais : Séquence a = [1, 2, 6, 4, 5], La solution devrait être : séquence b = [0, 1, 1, 0, 1]. Jusqu'à présent, j'ai ....
J'empaquetais mon programme python avec PyInstaller et plusieurs problèmes se sont produits. Voici mon code ci-dessous : #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- from spleeter import separator import tkinter as TKT from tkinter import ttk from tkinter import messagebox import tensorflow window ....
17 août 2021 à 07:00
Je viens de commencer à apprendre le Machine Learning avec TensorFlow, et j'ai pensé que ce serait un bon moyen de tester mes compétences sous-développées en entrant dans le Titanic-Machine Learning from Disaster sur Kaggle. Les données de ce concours sont disponibles ici. Pour plus de simplicité, ....
J'ai un tableau avec des valeurs nulles et d'autres non nulles. Ensuite, j'applique un softmax, je veux que toutes les valeurs non nulles s'additionnent à 1. Mais après le softmax, toutes les valeurs sont non nulles et s'additionnent à 1. Voici ce que j'essaie de faire : j'ai des valeurs score[0] ....
14 août 2021 à 23:52
J'essaie d'utiliser tf.random.Normal(mean, stddev) où les deux moyens et stddev sont comme suit mean= np.array([0.5,0.9,0.5,0.8]) stddev=np.array([0.1,0.08.0.1,0.15]) Mais pour la même paire les valeurs générées sont toujours les mêmes tf.random.normal([1],mean,stddev, tf.float32).numpy() Par exem....
14 août 2021 à 00:40
L'image du jeu de données import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense Chargement de l'ensemble de données en utilisant des pandas comme format de trame de données import pandas as pd df = pd.read_csv(r"E:\50_Startups.csv") df.drop(['State'],axis = 1, inplac....
12 août 2021 à 19:30
J'ai récemment lu un article intitulé "Méthode d'étalonnage entraînable améliorée pour les réseaux de neurones sur la classification de l'imagerie médicale". L'étude intègre l'étalonnage dans le processus de formation du modèle d'apprentissage en profondeur en mesurant la différence entre la confia....
Nous avons formé avec succès un modèle TensorFlow basé sur cinq caractéristiques climatiques et une étiquette binaire (0 ou 1). Nous voulons une sortie pour une entrée extérieure de cinq nouvelles valeurs de variables climatiques qui seront entrées dans model.predict(). Cependant, nous avons eu un....
11 août 2021 à 08:05
Voici la fonction actuellement. Ici, il supprime du MSE toutes les valeurs où y_true est inférieur à un seuil (ici, il est de 0,1). def my_loss(y_true,y_pred): loss = tf.square(y_true-y_pred) # if any y_true is less than a threshold (say 0.1) # the element is removed from loss, and doe....
10 août 2021 à 02:02
J'utilise l'ensemble de données MOSI pour l'analyse des sentiments multimodale, où pour l'instant j'entraîne le modèle pour l'ensemble de données texte uniquement. Pour le texte, j'utilise des incrustations de gants de dimensions 300 pour le traitement du texte. Ma taille totale de vocabulaire est....
9 août 2021 à 20:27
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J'essaie de créer un réseau de neurones de classification d'images à l'aide de Keras pour identifier si l'image d'un carré sur un échiquier contient une pièce noire ou une pièce blanche. J'ai créé 256 images de taille 45 x 45 de toutes les pièces d'échecs d'un seul jeu d'échecs pour le blanc et le ....
Je travaille sur un projet de comptage de cellules avec un ensemble de données histologiques d'images RVB et leurs masques correspondants. Cependant, je suis bloqué depuis plus d'une semaine maintenant sur le redimensionnement des images RVB et des masques uniquement sur le champ de vision en recad....