使用方式不同:在TensorFlow v1中,使用Keras的ZeroPadding2D函数需要导入keras模块,而在TensorFlow v2中,使用tf.keras.layers.ZeroPadding2D函数需要导入tensorflow模块。 命名空间不同:在TensorFlow v1中,Keras的ZeroPadding2D函数属于keras.layers模块,而在TensorFlow v2中,tf.keras.layers.ZeroPadding2D函数属于t...
TypeError: Tensors are unhashable. (KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, None, None, 3), dtype=tf.float32, name='input_1'), name='input_1', description="created by layer 'input_1'"))Instead, use tensor.ref() as the key. 解决方法 import tensorflow as tf tf.compat.v1.di...
v1版本中tensorflow中contrib模块十分丰富,但是发展不可控,因此在v2版本中将这个模块集成到其他模块中去了。在学习tensorflow经常碰到tf.contrib的代码,一敲就报错。 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() weight=tf.constant([[1.0,2.0],[-3.0,-4.0]]) regularizer_l2=tf.contrib.layers....
v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape = [1]), name = "other-v1") v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape = [1]), name = "other-v2") #如果直接使用tf.train.Saver()来加载模型会报变量找不到的错误。 #使用一个字典来重命名变量就可以加载原来的模型了。这个字典指定了原来名称为v1...
Mobilenet V2 的结构是我被朋友安利最多的结构,所以一直想要好好看看,这次继续以谷歌官方的Mobilenet V2 代码为案例,看代码之前,需要先重点了解下Mobilenet V1 和V2 的最主要的结构特点,以及它为什么能够在减少参数量、提高推理速度的同时并保持相对较好的准确率,毕竟磨刀不误砍柴工,只有看懂了它的结构特点再去看代码...
V2:提取简单的视觉要素(方向、空间、频率、颜色等) V4:监测物体的特征; TI:物体识别; 卷积神经网络就是根据V1的3个性质设计的: 空间映射:根据V1的空间映射特性,卷积神经网络中的各层都是基于二维空间结构的(末端的全连接层除外); 简单细胞:V1中有许多简单细胞(simple cell),它们具有局部感受野,卷积网络中的卷...
tensorflow 中的 Saver 对象是用于 参数保存和恢复的。如何使用呢? 这里介绍了一些基本的用法。 官网中给出了这么一个例子: v1 = tf.Variable(..., name='v1') v2 = tf.Variable(..., name='v2') # Pass the variables as a dict: saver = tf.train.Saver({'v1': v1, 'v2': v2}) ...
v2 = tf.Variable(2. , name="v2")# Let's design an operation a = tf.add(v1, v2)# Let's create a Saver object # By default, the Saver handles every Variables related to the default graph all_saver = tf.train.Saver()# But you can precise which vars you want to save...
# 创建两个变量v1 = tf.Variable(..., name="v1") v2 = tf.Variable(..., name="v2")...# 添加一个初始化的操作init_op = tf.global_variables_initializer()# 添加一个op去保存和恢复变量saver = tf.train.Saver()# 然后,加载模型,初始化变量,做一些其他工作后将变量保存到磁盘.with tf....
1. StrategyBase StrategyBase 是一个设备列表之上的状态和计算分布策略。是 v1 策略和 v2 策略类的基类。 1.1 初始化 StrategyBase 初始化方法之中最主要就是设定 extended,其类型是 StrategyExtendedV2 或者 StrategyExtendedV1。 classStrategyBase(object):def__init__(self, extended): ...