tensorflow==2.4.1 对应的keras版本是2.4.3。如果需要安装keras:pip install keras==2.4.3 --user tensorflow==2.5.0对应的tensorflow_probability版本是tensorflow_probability==0.13.0 最后出现: 验证 输入python 输入import tensorflow as tf 输入tf.__version__查看版本 输入tf.test.is_gpu_available()查看tensor...
相应的 TensorFlow Probability 版本:0.10.1,0.10.0。命令:pip install --upgrade tensorflow-probability==0.10.1。同样,这个版本变换也不需要uninstall,这样反而更好,install命令会自动寻找需要替换的packages(这里有两个要替换的,之前tensorflow也是有两个要替换的,自己uninstall反而容易遗漏,搞错)。 tf版本降级后,使用...
为了做预测,在模型的后面添加一个softmax层,将logits转换成概率,这样可解释性更好: probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()]) #预测测试集中图片的类型predictions =probability_model.predict(test_images)#取出第一个预测值,并查看对应的labelprint(predictions[0])print(np.a...
probability = pred_dict['probabilities'][class_id] print(template.format(iris_data.SPECIES[class_id], 100 * probability, expec)) 结果就如我们开头所见的那样: result 如图我们总共输入3个样本的数据,模型帮我们分别预测了3个样本的所属类别。 5 总结 01 我自己也真的是刚刚开始学习使用TensorFow,虽然跟...
("image");mobilenet.load().then(model => {model.classify(image).then(predictions => {for (var i = 0; i < predictions.length; i++) {let className = predictions[i].classNamelet proba = (predictions[i].probability * 100).toFixed(1)console.log(className + " : " + proba + "%")...
首先,我们甚至不会把它当作实际的图像数据。我们将展开它——我们将从最上面一行开始,一次抽出每一行,直到我们得到一长串数字。我们可以想象将这个概念扩展到 28×28 像素,以产生一长行输入值,这是一个 784 像素长和 1 像素宽的向量,每个向量都有一个从 0 到 255 的对应值。
# get theindexofthemaxlog-probability pred =output.data.max(1, keepdim=True)[1] print(pred) correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum() test_loss /= len(test_loader.dataset) print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(...
原因: 我现在的tensorflow版本是1.3的,而官方的tensorflow已经升级到了1.4.新增加了tf.kerastf.data等API 解决方法:pip install --upgrade tensorflow更新tensorflow 运行结果如下所示: 运行结果部分截图 3 编程堆栈 如下所示是tensorflow给出的API结构图:
你只需要将投票分类器的voting超参数设置为"soft",并确保所有分类器都能估计类别概率。这在SVC类中默认情况下不适用,因此你需要将其probability超参数设置为True(这将使SVC类使用交叉验证来估计类别概率,从而减慢训练速度,并添加一个predict_proba()方法)。让我们试一试:...
# get theindexofthemaxlog-probability pred =output.data.max(1, keepdim=True)[1] print(pred) correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum() test_loss /= len(test_loader.dataset) print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(...