由于没有明确定义权重，我该如何将它们传递给摘要作者？举个例子：conv1=tf.layers.conv2d(tf.reshape(X,[FLAGS.batch,3,160,320]),filters=16,kernel_size=(8,8),strides=(4,4),padding='same',kernel_initializer=tf.contrib.layers.xavier_initializer(),bias_initializer=tf.zeros_initializer(),kernel_regularizer=None,name='conv1',activation=tf.n
作为上下文，我对机器学习的世界还比较陌生，我正在尝试一个项目，目标是对NBA比赛中的比赛进行分类。我的输入是NBA比赛中每场比赛的40帧序列，我的标签是给定比赛的11个包罗万象的分类。计划是获取每个帧序列并将每个帧传递到CNN中以提取一组特征。然后，来自给定视频的每个特征序列都将传递到RNN。我目前在大部分实现中使用Keras，我选择为我的CNN使用VGG16模型。下面是一些相关代码:video=keras.Input(shape=(None,255,255,3),name='video')cnn=keras.applications.VGG16(include_top=False,w
我将keras中的两个VGG网络结合在一起进行分类任务。当我运行程序时，它显示错误:RuntimeError:Thename"predictions"isused2timesinthemodel.Alllayernamesshouldbeunique.我很困惑，因为我在我的代码中只使用了一次预测层:fromkeras.layersimportDenseimportkerasfromkeras.modelsimportModelmodel1=keras.applications.vgg16.VGG16(include_top=True,weights='imagenet',input_t
tf.keras.layers和tf.layers有什么区别？例如。他们都有Conv2d，他们提供不同的输出吗？如果将它们混合使用(例如一个隐藏层中的tf.keras.layers.Conv2d和下一个隐藏层中的tf.layers.max_pooling2d)有什么好处吗？ 最佳答案 从TensorFlow1.12开始，tf.layers只是tf.keras.layers的包装器。几个例子:卷积tf.layers只是继承自卷积tf.keras.layers，见源码here:@tf_export('layers.Conv2D')cla
在tensorflowlayers.dense(inputs,units,activation)中实现了一个具有任意激活函数的多层感知器层。输出=激活(matmul(输入，权重)+偏差)通常输入有shape=[batch_size,input_size]并且可能看起来像这样:(units=128和activation=tf.nn.relu是任意选择的)inputx=tf.placeholder(float,shape=[batch_size,input_size])dense_layer=tf.layers.dense(inputx,128,tf.nn.relu)我还没有找到任何关于如
我们最近为TF2.0切换到Keras，但是当我们将它与2.0上的DNNClassifierEstimator进行比较时，我们发现Keras的速度慢了大约4倍。但我一辈子都弄不明白为什么会这样。两者的其余代码是相同的，使用返回相同tf.data.Dataset的input_fn()，并使用相同的feature_columns。几天来一直在努力解决这个问题。任何帮助将不胜感激。谢谢估算器代码:estimator=tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,hidden_units=[64,64],activation
在TensorFlow中，tf.layers和tf.contrib.layers共享很多功能(标准2D卷积层、批量归一化层等)。这两者之间的区别仅仅是contrib.layers包仍然是实验性的，而layers包被认为是稳定的吗？或者一个正在被另一个取代？其他区别？为什么这两个是分开的？ 最佳答案 您已经回答了自己的问题。tf.contrib官方文档中的描述命名空间是:contribmodulecontainingvolatileorexperimentalcode.因此tf.contrib保留用于实验性功能。此namespace中
谁能解释为什么(事实上，如果)在使用像Kinetic这样的东西时最好将Canvas游戏的主要部分抽象到不同的层？当然感觉你应该，到目前为止我一直是:一层用于背景，一层用于玩家角色，等等。然后我遇到了这样一种情况，我需要一层的形状位于另一层的形状后面-但是将整个层移动到另一层后面不是一个选项，所以我不情愿地重新编码所以整个游戏位于一层。不过，令我惊讶的是，我仍然可以做我需要做的一切。我仍然可以为单个形状或组设置动画或处理事件。简而言之:显式分层带来什么优势？单层方法可能会遇到哪些陷阱？ 最佳答案 实际上，层通常会带来巨大的优势。但是，
谁能解释为什么(事实上，如果)在使用像Kinetic这样的东西时最好将Canvas游戏的主要部分抽象到不同的层？当然感觉你应该，到目前为止我一直是:一层用于背景，一层用于玩家角色，等等。然后我遇到了这样一种情况，我需要一层的形状位于另一层的形状后面-但是将整个层移动到另一层后面不是一个选项，所以我不情愿地重新编码所以整个游戏位于一层。不过，令我惊讶的是，我仍然可以做我需要做的一切。我仍然可以为单个形状或组设置动画或处理事件。简而言之:显式分层带来什么优势？单层方法可能会遇到哪些陷阱？ 最佳答案 实际上，层通常会带来巨大的优势。但是，
我有一张没有alphachannel的图像-我在Finder的“获取信息”面板中确认过。然而，当我将它放在UIImageView中时，它位于UIScrollView中，并且我启用了ShowBlendedLayers，图像是红色的，这表明它正在尝试应用透明度，这将很受欢迎性能上。如何将其设置为绿色，以便iOS知道此View中的所有内容都是完全不透明的？我尝试了以下方法，但这并没有去除红色:self.imageView.opaque=YES;self.scrollView.opaque=YES; 最佳答案 默认情况下，UIImage实例
