我正在使用TFX部署语义图像分割管道。我在评估程序组件的<code>context.run(Evaluator)</code>中遇到错误。
<
我正在使用TensorFlow中的自定义训练循环来训练Keras模型，其中权重是使用梯度带而不是<code>model.fit()
我已经用以下投放签名训练了Keras模型（不是估算器）：
<pre><code>signature_def['serving_default']:
The
基本上，我只重用了<a href="https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/tfx/examples/iris/iris_utils_native_keras.py" rel="nofo
我创建了一个自定义Keras指标，类似于下面的演示实现：
<pre><code>import tensorflow as tf
class MyMetric(tf.kera
我没有让tfma.view.render_plot来渲染具有以下内容的图：
<code>tfma.view.render_plot(result) </code>
要么
<code>tf
我有一个自定义损失函数，需要我输出原始 logits。
基本上，我采用了<a href="https://github.com/google/lifetime_v
谁能帮我解决这个错误信息：<strong>ValueError: Unknown layer: DenseVariational。请确保将此对象传递给 <code>custom_
这就是我的训练脚本的样子，只有重要的部分。
<pre><code>import tensorflow as tf, numpy, random, os
SEED: int = 43
