小编ave*_*evu的帖子

在 TF 2.0 中使用带有迁移学习的梯度可视化时出现错误。梯度可视化适用于不使用迁移学习的模型。

当我运行我的代码时，我收到错误：

    assert str(id(x)) in tensor_dict, 'Could not compute output ' + str(x)
AssertionError: Could not compute output Tensor("block5_conv3/Identity:0", shape=(None, 14, 14, 512), dtype=float32)

当我运行下面的代码时，它会出错。我认为命名约定或将输入和输出从基本模型 vgg16 连接到我要添加的层存在问题。真的很感谢你的帮助！

"""
Broken example when grad_model is created. 
"""
!pip uninstall tensorflow
!pip install tensorflow==2.0.0
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt

IMAGE_PATH = '/content/cat.3.jpg'
LAYER_NAME = 'block5_conv3'
model_layer = 'vgg16'
CAT_CLASS_INDEX = 281

imsize = (224,224,3)

img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(IMAGE_PATH, …

我想在 gcloud 存储上大约 2TB 的图像数据上训练一个模型。我将图像数据保存为单独的 tfrecords 并尝试在此示例之后使用 tensorflow 数据 api

https://medium.com/@moritzkrger/speeding-up-keras-with-tfrecord-datasets-5464f9836c36

但似乎 kerasmodel.fit(...)不支持基于 tfrecord 数据集的验证

https://github.com/keras-team/keras/pull/8388

是否有更好的方法来处理来自我缺少的 ml-engine 的 keras 的大量数据？

非常感谢！

我遇到了一个有趣的输出,我想知道计算机是如何工作的.我知道每当你在一个字符串中有%d时,你应该有一个变量来伴随它.当我写了两个%d并且只写了一个变量时,我预计计算机会为%d's生成相同的值,因为它只有一个变量可以绘制,但由于某种原因,%d's返回了x的值和变量xCubed的值.我想知道为什么程序返回xCubed而没有在字符串的末尾写xCubed.这是代码:

#include <stdio.h>

int cube(int x);

int main(void){
    int x = 5;
    int xCubed = cube(x);

    printf("Why does this number, %d, equal this number %d?", x);

    return 0;
}

int cube(int x){
    return x * x * x;
}

谢谢!