tf.executing_eagerly

最新推荐文章于 2023-05-26 14:41:19 发布
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#tensorflow #深度学习 #人工智能

本文介绍如何在TensorFlow中启用eager execution，包括通过tf.compat.v1.enable_eager_execution全局设置和函数级使用tf.contrib.eager.py_func。重点在于Eager Execution在教程和文本分类示例中的应用。
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01-01 2453
Eager模式简介 tf.keras是TensorFlow2.0带给我们的高阶核心API。当使用自定义训练时，tf.keras就显得集成度太高了，不适合。所以就要用到Eager模式和自定义训练。 TensorFlow的eager模式是一个命令式编程环境，它使得我们可以立即评估操作产生的结果，而无需构建计算图。也可以叫做交互模式。 在TensorFlow1.0中的1.8以后版本需要手动启动Eager模式，但是在TensorFlow2.0版本中是直接默认使用eager模式的。 可以使用tf.executi
tf.py_func,tf.py_function,tf.numpy_function区别
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06-04 926
本文只从tensorflow源代码看待它们的区别
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import os import tensorflow as tf import cProfile tf.executing_eagerly() x = [[2.]] m = tf.matmul(x, x) print("hello, {}".format(m)) hello, [[4.]]
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【引路帖】【解决问题】TypeError: `Tensor` objects are not iterable when eager execution is not enabled.
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我在调试别人的代码时候发现的问题 主要遇到两种报错： 1. Tensor objects are not iterable when eager execution is not enabled. 2.ValueError: setting an array element with a sequence. 原因呢，是因为vgg16提取出的特征是tensor类型，而具体要处理的时...
ValueError: tf.enable_eager_execution must be called at program startup. --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[12], line 5 3 # 确保急切执行模式已启用 4 if not tf.executing_eagerly(): ----> 5 tf.compat.v1.enable_eager_execution() 7 print(f"TensorFlow Eager Execution: {tf.executing_eagerly()}") File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py:5715, in enable_eager_execution(config, device_policy, execution_mode) 5713 _api_usage_gauge.get_cell().set(True) 5714 if context.default_execution_mode != context.EAGER_MODE: -> 5715 return enable_eager_execution_internal( 5716 config=config, 5717 device_policy=device_policy, 5718 execution_mode=execution_mode, 5719 server_def=None) File /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py:5777, in enable_eager_execution_internal(config, device_policy, execution_mode, server_def) 5774 graph_mode_has_been_used = ( 5775 _default_graph_stack._global_default_graph is not None) # pylint: disable=protected-access 5776 if graph_mode_has_been_used: -> 5777 raise ValueError( 5778 "tf.enable_eager_execution must be called at program startup.") 5779 context.default_execution_mode = context.EAGER_MODE 5780 # pylint: disable=protected-access ValueError: tf.enable_eager_execution must be called at program startup.
06-22
print(f"TensorFlow Eager Execution: {tf.executing_eagerly()}") # 数据加载 def load_dataset(): file_path = 'data/shakespeare.txt' if not os.path.exists(file_path): raise FileNotFoundError(f"The ...
WARNING:tensorflow:From D:\propro\py\lib\site-packages\tensorflow\python\compat\v2_compat.py:108: disable_resource_variables (from tensorflow.python.ops.variable_scope) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: non-resource variables are not supported in the long term Warning: mesh step size 0.025000 is larger than the boundary distance 0.001953. A_mat shape: (41, 41) B_mat shape: (41, 41) Compiling model... Building feed-forward neural network... WARNING:tensorflow:From D:\propro\py\lib\site-packages\keras\src\utils\version_utils.py:76: The name tf.executing_eagerly_outside_functions is deprecated. Please use tf.compat.v1.executing_eagerly_outside_functions instead. 'build' took 0.464569 s 2025-10-09 15:55:13.476634: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: SSE SSE2 SSE3 SSE4.1 SSE4.2 AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. WARNING:tensorflow:From D:\propro\py\lib\site-packages\deepxde\model.py:172: The name tf.train.Saver is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.Saver instead. Generating sparse fractional matrix... Traceback (most recent call last): File "D:\desk\23数学硕\硕士期间的论文\1.在投 and 发表论文(AC!!!)\8.fpinn\代码\deepxde-master\deepxde-master\examples\pinn_forward\csdn.py", line 197, in <module> model.compile("adam", lr=lr, metrics=["l2 relative error"]) File "D:\propro\py\lib\site-packages\deepxde\utils\internal.py", line 22, in wrapper result = f(*args, **kwargs) File "D:\propro\py\lib\site-packages\deepxde\model.py", line 141, in compile self._compile_tensorflow_compat_v1(lr, loss_fn, decay) File "D:\propro\py\lib\site-packages\deepxde\model.py", line 192, in _compile_tensorflow_compat_v1 losses_train = losses(self.data.losses_train) File "D:\propro\py\lib\site-packages\deepxde\model.py", line 176, in losses losses = losses_fn( File "D:\propro\py\lib\site-packages\deepxde\data\fpde.py", line 114, in losses_train f = self.pde(inputs, outputs, int_mat) File "D:\desk\23数学硕\硕士期间的论文\1.在投 and 发表论文(AC!!!)\8.fpinn\代码\deepxde-master\deepxde-master\examples\pinn_forward\csdn.py", line 110, in pde d2u_dx2 = g2.gradient(du_dx, x_col) File "D:\propro\py\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\backprop.py", line 1023, in gradient raise TypeError("Argument `target` should be a list or nested structure" TypeError: Argument `target` should be a list or nested structure of Tensors, Variables or CompositeTensors to be differentiated, but received None. 这个代码报错了 要怎么修改呢 将修改后的完整代码展示出
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12-02 1243
variable类：        通过实例化Variable类可以添加一个变量到graph，在使用变量之前必须对变量显示的初始化，初始化可以使用assign为变量赋值也可以通过变量本身的initializer方法。             上图主要是介绍在graph中默认有两个变量得colletion，其中一个是gloable variable collection，会存放所有得变量，...
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