我目前正在处理对象检测任务。
在 TF1.2 之前，我们可以使用 toco 从 .tflite 模型文件中重新获取 .pb 文件
标题已经说明了：我需要在图形模式下评估张量（通过字符串名称访问 dict 中的值）。不幸的是，这会
我有 tf.keras.layers.TimeDistributed 层 (<a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/TimeDistributed" rel="nof
我有这个增强代码：
<pre><code>class CustomAugment(object):
def __call__(self, sample):
sample = self._rand
我有一个图像数据集，我像这样导入它：
<code>tf.data.Dataset.from_generator() </code>
我想用 SimCLR 训练这个未标
<a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/optimizers/Optimizer#creating_a_custom_optimizer" rel="nofollow noreferrer">
我必须使用 python3.8(64bit) 和 tensorflow2.4.1。
但是，当我尝试安装 tensorflow2.4.1 时，出现错误。
我该怎么办
最近在在 Tensorflow 2.3.2 上运行神经网络代码中遇到了一个奇怪的问题。问题是，当我只在配置中将 <strong
我正在尝试计算神经网络输出相对于其输入的 Hessian。给你一个想法，这是我试图计算的矩阵：
<a h
下面的代码片段是 TensorFlow 模型的 vanila 实现，其中我使用了子类模型和自定义拟合函数（通过 <code>train
我正在以 Eager Execution 模式和图形模式训练以下模型。该模型在 Eager Execution 模式下训练良好，但在图形
所以我一直在尝试制作模型：
<ul>
<li>一个主干特征提取模型（resnet 50 -> resnet-50 每一列的卷积-> Upsampl
我有几种强化学习算法的实现。所有实现都使用 tensorflow 2，以及使用 <code>tf.GradientTape</code> 包裹在 <code>
我想知道是否有一种简单的方法可以检查存储在类“numpy.int64”的 tf.Tensor 数据集对象中的 int32 值的等效
我正在尝试使用 XLA 简单地运行 .pb tensorflow 2 模型。
但是，我收到以下错误：
<pre><code>tensorflow.python.f
我正在尝试将模型的控制点转换为 .pb。
我正在使用 tensorflow 2.5，我已经用 MobilNet_ssd 和 tensorflow 形成了
对于 Python 3.8 和 TensorFlow 2.5，我有一个形状为 (3, 3, 3) 的 3-D 张量，其目标是计算三个 (3, 3) 方阵中每一
我正在将代码从 TensorFlow 1.15 迁移到 Python 中的 TensorFlow 2.4。我遇到了策略来自 <code>strategy.experimental_run_v
对于 Python 3.8 和 TensorFlow 2.5.0，具有 32 个过滤器/内核映射的简单卷积层定义为：
<pre><code>conv = tf.keras
我想索引具有任意形状的张量的最后一个轴，但最后一个轴为 2。
例如设 x 的形状为 (1,2,2)。索引
