有没有关于export_savedmodel的教程？我已经经历了thisarticle在tensorflow.org和unittestcode在github.com上，仍然不知道如何构造函数export_savedmodel的参数serving_input_fn 最佳答案 这样做:your_feature_spec={"some_feature":tf.FixedLenFeature([],dtype=tf.string,default_value=""),"some_feature":tf.VarLenFeature(dtype=

我正在尝试使用我自己的数据集和类对在imagenet上预训练的Inception-resnetv2模型进行迁移学习。我的原始代码库是对tf.slim的修改我再也找不到的示例，现在我正在尝试使用tf.estimator.*重写相同的代码框架。然而，我遇到了从预训练检查点仅加载一些权重，并使用默认初始化器初始化其余层的问题。研究问题，我发现thisGitHubissue和thisquestion,都提到需要使用tf.train.init_from_checkpoint在我的model_fn.我试过了，但鉴于两者都缺乏示例，我想我弄错了。这是我的最小示例:importsysimportoso

我在将纯Keras模型转换为不平衡数据集上的TensorFlowEstimatorAPI时遇到了一些麻烦。使用纯KerasAPI时，class_weight参数在model.fit方法中可用，但在使用tensorflow.python将Keras模型转换为TensorFlowEstimator时.keras.estimator.model_to_estimator没有地方通知class_weights。如何克服这个问题？我在Ubuntu18、Cuda9、Cudnn7上使用TF1.12纯Keras模型:defkeras_model(n_classes=None,model_dir='./

我在TensorFlow1.4中使用tf.estimator并且tf.estimator.train_and_evaluate很棒，但我需要尽早停止。添加它的首选方式是什么？我假设在某处有一些tf.train.SessionRunHook。我看到有一个带有ValidationMonitor的旧contrib包似乎提前停止，但在1.4中似乎不再存在。或者将来首选的方式是依赖tf.keras(提前停止真的很容易)而不是tf.estimator/tf.layers/tf.data，也许？ 最佳答案 好消息!tf.estimator现在对m

我试图解决thisproblem6inthisnotebook.问题是使用来自sklearn.linear_model的LogisticRegression模型，使用50、100、1000和5000个训练样本来训练一个简单的模型。lr=LogisticRegression()lr.fit(train_dataset,train_labels)这是我试图做的代码，它给了我错误。ValueError:Foundarraywithdim3.Estimatorexpected有什么想法吗？ 最佳答案 scikit-learn期望fit的训练