tensorflow自定义函数的遗留问题

最新推荐文章于 2023-10-12 10:26:12 发布
最新推荐文章于 2023-10-12 10:26:12 发布
阅读量877 收藏
点赞数 1
分类专栏： Problem to be solved 神经网络 文章标签： problem
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/caorui_nk/article/details/82963970
版权

根据上一篇的方式可以自定义一个名为“pyFun”的激活函数，且能正常的训练。

但是在我load_model（即加载已经训练好的模型时），发现tensorflow找不到这个函数。解决办法想来应该很简单就是重新把这个函数写进去就可以了，但是实际运用过程中似乎这样的方式不能起效。目前还没有解决这一问题，留待之后解决。

tensorflow 自定义函数
Hope^_^
05-23 426
函数里也只能用 TF自己的算子 对tensor操作 import tensorflow as tf batch_size = 4 hidden_size = 2 input_tensor = tf.random_normal([batch_size, hidden_size]) def true_function(): return 1.0 def false_function(): return 0.0 def map_function(each_value): prin
一切皆是映射：深度学习在视频监控分析中的应用
AI天才研究院
10-07 1487
一切皆是映射：深度学习在视频监控分析中的应用 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着城市化进程的加快和
Tensorflow 自定义激活函数和损失函数
weixin_40007143的博客
05-24 1571
Tensorflow 自定义激活函数和损失函数。在tf2.0上，照着这个方法，应该没有问题的。
tensorflow自定义激活函数实例
09-18
今天小编就为大家分享一篇tensorflow自定义激活函数实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
tensorflow中自定义函数使用placehoer作为实参报错
lpflpf5678的博客
06-09 238
import tensorflow as tf #定义两个占位符x,y。x和y都是张量 x = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.placeholder(tf.float32) #自定义一个函数 def train(x,y): with tf.Session() as sess: result = print(sess.run(x+y)) return result #调用自定义的函数，把占位符作为实参传递给函数 c = train(x,y)
TensorFlow自定义损失函数
热门推荐
修炼之路
10-27 1万+
TensorFlow提供了许多的损失函数，在训练模型中经常使用的损失函数有交叉熵、平方差。TensorFlow除了提供这些损失函数之外，还给开发者提供了一种自定义损失函数的方法。让开发者，可以根据实际项目的需要来自定义损失函数，让我们可以更好的训练出满足开发者需要的模型。 一、为什么要自定义损失函数 在某些开发场景下，系统提供的损失函数已经无法满足我们的要求。如，我们需要为一个奶茶店提供一个原
OpenVINO2020+NCS2代运行TensorFlow模型
星宇痕的博客
03-30 5137
从零开始搭建openvino环境，转换网络模型，调用api推理，pc版本和树莓派版本都有，从软件到代码，安排得明明白白。
【TensorFlow代码笔记】c_api.h
s_sunnyy的博客
04-17 8118
TensorFlow的系统结构以C API为界，将整个系统分为「前端」和「后端」两个子系统： ·        前端系统：主要扮演Client的角色，主要负责计算图的构造，并管理Session生命周期过程。是一个支持多语言的编程环境，并提供统一的编程模型支撑用户构造计算图。Client通过Session，连接TensorFlow后端的「运行时」，启动计算图的执行过程。 ·        后端系
对于TensorFlow深度学习框架，由于python对于该框架已经进行升级，我的代码中使用的TensorFlow深度学习框架为1X版本，如果想要将其改为2X版本，应该如何改，且python库中已经没有了1X版本的相关内容
最新发布
03-31
我应该建议用户先运行`tf_upgrade_v2`脚本，然后处理遗留的兼容性问题。 接下来，用户可能遇到的具体问题包括estimators的使用。引用[2]提到，在estimators中仍可以使用`input_fn()`和相关spec，但可能需要调整。...
Go语言开发Web应用实战——这本书介绍了如何用Golang开发Web应用，涵盖从基础概念到实践应用等内容
AI天才研究院
07-29 1423
2019年是第四个十年科技革命的开端，也是Golang被广泛应用的一个年份。这几年，Golang的热度不断提升，在开源社区及企业内部也出现了一批拥抱Go的优秀人员。每当我听到有人宣传“Golang开发更快、更安全、更高效”，或者推荐“Go语言入门”时，都会觉得不可思议。Golang作为新一代的编程语言，非常适合用来开发复杂的分布式系统，但同时它也非常简单易懂，可以轻松地学习掌握。在本书中，你将从零开始构建一个完整的基于Golang+Vue.js+MySQL Web应用程序。
tensorflow常用函数（自用）
wydhxhdmd的博客
10-12 1939
tf.add方法计算两个张量之和，先看函数格式：tf.add(x,y,name=Nonex：张量1y：张量2name：计算结果命名。
为TensorFlow引入即时执行
谷歌开发者
11-20 1018
我们宣布为 TensorFlow 引入即时执行。即时执行是一个由运行定义的命令式接口，在这个接口中，运算将在从 Python 调用时立即执行。这样可以让 TensorFlow 的入门变得更加简单，并让研发变得更加直观。 即时执行的好处包括： 快速调试即时运行时错误以及与 Python 工具集成 支持使用易用型 Python 控制流的动态模型 为自定义和高阶渐变提供强
TensorFlow实战-自定义损失函数完整案例
s11092114的博客
11-12 2088
import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' batch_size = 8 #两个输入节点。 x = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name='x-input') ...
tensorflow中自定义激活函数
bjay的专栏
04-07 3702
一、tensorflow中常用的模型定义 import tensorflow as tf model=tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, kernel_initializer='normal', activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, kernel_initializer='normal', activation='relu') )] 上面这段代码定义了两层，输出为一个元素。
tensorflow自定义激活函数
caorui_nk的博客
09-29 1万+
前言：因为研究工作的需要，要更改激活函数以适应自己的网络模型，但是单纯的函数替换会训练导致不能收敛。这里还有些不清楚为什么，希望有人可以给出解释。查了一些博客，发现了解决之道。下面将解决过程贴出来供大家指正。 1.背景 之前听某位老师提到说tensorflow可以在不给梯度函数的基础上做梯度下降，所以尝试了替换。我的例子时将ReLU改为平方。即原来的激活函数是 现在换成. 单纯替换激活函数并...
【深度学习_TensorFlow】激活函数
m0_73222051的博客
08-04 751
系列文章_激活函数
tensorflow2笔记：自定义模型（激活函数、初始化、正则化、约束、损失、模型、训练循环）
T_eddy的博客
09-25 2504
tensorflow2关于自定义（激活函数、初始化、正则化、约束、损失、模型、训练循环）的简单操作。
Tensorflow函数/类，Tensorflow自定义损失函数，Tensorflow自定义复杂网络结构
wangyanbeilin的博客
07-19 3009
Tensorflow基础知识回顾 对于一个基础tensorflow程序来说，需要了解的东西有： （1）Placeholder，占位符，实际输入值，用它喂数据； （2）variable，参数变量，weights和biases要用的是它； （3）reshape，改变shape的值、维数的。 （4）loss，损失函数，预测值与真实值的差别； （5）optimizer，优化器，已知有误差了，建...
tensorflow自定义损失函数，举例
03-06
可以通过以下代码来自定义一个损失函数： ```python import tensorflow as tf def custom_loss(y_true, y_pred): # 自定义损失函数的计算方式 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred)) return loss ``` 其中，`y_true` 和 `y_pred` 分别表示真实值和预测值。自定义损失函数的计算方式可以根据具体需求进行修改。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值