Entrenando un clasificador de imágenes usando .fit_generator()o .fit()y pasando un diccionario class_weight=como argumento. Nunca recibí errores en TF1.x pero en 2.1 obtengo el siguiente resultado al comenzar el entrenamiento: WARNING:tensorflow:sample_weight modes were coerced from ... to...
Supongamos que quiero escribir una clase optimizadora personalizada que se ajuste a la tf.kerasAPI (usando la versión TensorFlow> = 2.0). Estoy confundido acerca de la forma documentada de hacer esto frente a lo que se hace en las implementaciones. La documentación para los
Mientras entrenaba el modelo, recibí esta advertencia "Advertencia del usuario: no se pudo recuperar una entrada. Podría deberse a que un trabajador falleció. No tenemos ninguna información sobre la muestra perdida.", Después de mostrar esta advertencia, el modelo comienza a entrenar. ¿Qué...
Estoy usando keras definidas como submódulo en tensorflow v2. Estoy entrenando mi modelo usando el fit_generator()método. Quiero guardar mi modelo cada 10 épocas. ¿Cómo puedo conseguir esto? En Keras (no como un submódulo de tf), puedo dar ModelCheckpoint(model_savepath,period=10). Pero en tf v2,...
Tengo un error con respecto a (Keras que no es compatible con TensorFlow 2.0. Recomendamos usar tf.keras, o alternativamente, degradar a TensorFlow 1.14.) Cualquier recomendación. Gracias import keras #For building the Neural Network layer by layer from keras.models import Sequential #To...
Acabo de instalar la versión estable de TensorFlow 2.0 (lanzada el 1 de octubre de 2019) en PyCharm. El problema es que el paquete keras no está disponible . El error real es: " no se puede importar el nombre 'keras' del tensorflow " He instalado a través de pip install...
Un tutorial oficial sobre @tf.functiondice: Para obtener el máximo rendimiento y hacer que su modelo sea desplegable en cualquier lugar, use tf.function para hacer gráficos de sus programas. Gracias a AutoGraph, una sorprendente cantidad de código de Python simplemente funciona con tf.function,...
Estoy tratando de codificar la siguiente variante de la función Bump , aplicada por componentes: , donde σ es entrenable; pero no funciona (los errores se informan a continuación). Mi intento: Esto es lo que he codificado hasta ahora (si ayuda). Supongamos que tengo dos funciones (por...