我使用Tensorflow 2.1.0
在这段代码中
<pre><code>data_augmentation = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.experimental.pr
这个问题已经在SO中发布了很多次，但是我仍然无法弄清楚我的代码有什么问题，特别是因为它来自<a hre
我有带有cuDnn 8.0.3的Tensorflow 2.2和Cuda 10.1
我无法运行我的脚本，因为它一直在寻找cuDnn 7 dll文件：cu
我曾经使用以下功能，但是现在运行它时，升级到Tensorflow 2.3后，我收到许多警告和dtypes令人困惑的通知
我正在尝试互相训练多个模型。
有两个以上的模型，每个模型都有各自的交叉熵损失。
此外，这些模型
<strong>环境：</strong>
Windows 8.1 64位
Python 3.7.7 64位
TensorFlow 2.3
Keras 2.4
CUDA：10.1
CuDNN：7
<p
我无法转换包含字符串标签和2D浮点数的numpy数组的数据框，我不知道为什么，但是当我使用dtypes时，我
我有一个包含5个标签的数据集
<pre><code>def get_label(file_path):
# convert the path to a list of path components
par
我正在尝试将Tensorflow对象检测模型（<strong> ssd-mobilenet-v2-fpnlite </strong>，从<a href="https://github.com/tensorflow/
我想用自己的数据集修改SIMCLR的代码，该数据集包含目录“ train”和两个子目录：“ dog”和“ cat”，</p
我正在训练玩具数据集上的DNNLinearCombinedClassifier。在训练期间，训练损失不会显示在标准输出上。实际
Tensorboard无法启动。我收到以下错误消息。有人可以指导。我已经多次安装了conda和Tensorflow。我也在网
我正在使用TensorFlow 2.2和Keras训练二进制检测架构。以前，如果我将数据加载到与模型训练相同的脚本中
我有一个包含2列的数据集：
1。）一个由21个不同字母组成的字符串列。
2.）分类列：这些字符串
我正在使用Jupyter和Tensorflow 2.0.0，一切正常，直到我开始使用Keras进行预处理。它似乎未在2.0.0中运行，
我正在以图形模式编译以前训练过的模型：
<pre><code>inference_model = model_from_json(json.dumps(inference_model_dic
我尝试将某个参差不齐的张量的值与另一个张量的每个值分别相加，结果得到另一个参差不齐的张量的
我正在python 3.7中使用tf 2.3训练DNN，并注意到许多tf操作是在CPU中而不是在GPU中执行的，而对于tf如何决定
如何定义可以处理不同输入形状的图层？
看起来像这样：
<pre><code># dynamic_input_shape_conv_layer is a tf.kera
<pre><code>import numpy as np
import tensorflow as tf
class ProbDistWRTChoices(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, maxChoice):
