cuốn sách gpt4 ai đã làm

python - Tensorflow:在使用 tf.Keras 层或 tf.Estimator API 时,何时需要运行 tf.Session()?

In lại Tác giả: Vũ trụ không gian Thời gian cập nhật: 2023-11-04 00:06:42 26 4
mua khóa gpt4 Nike

Tôi đang cố gắng đối chiếu thông tin từ hướng dẫn "Đồ họa và phiên" TF với hướng dẫn TF "Keras" và hướng dẫn Công cụ ước tính TF. Bây giờ, trước đây nó nói rằng tf.Session cho phép biểu đồ tính toán truy cập vào phần cứng vật lý để thực thi biểu đồ và huấn luyện mô hình. Giống như hướng dẫn ban đầu về việc học TF yêu cầu bạn sử dụng Phiên để chạy mọi thứ: hướng dẫn biến, hướng dẫn Tensors, v.v. Tuy nhiên, trong hướng dẫn TF Keras, các ví dụ dường như hoạt động mà không có bất kỳ lệnh gọi rõ ràng nào tới Chạy .Session với tf hoặc bình thường với tf.Session() là sess: Mô hình Keras cũng không sử dụng tính năng thực thi háo hức. Điều tương tự cũng xảy ra với API Công cụ ước tính.

Tôi có một số ví dụ về mã. Một số người trong số họ sử dụng lệnh gọi đến phiên, trong khi những người khác thì không. Tôi hy vọng ai đó có thể làm sáng tỏ những gì sẽ xảy ra tf.Session Các quy tắc bắt buộc để sử dụng với các lớp Keras hoặc Công cụ ước tính là gì. Ý tôi là, có vẻ như bạn có thể thiết lập một cái gì đó như run_configs Những thứ như vậy và thiết lập cài đặt cho nhiều gpu, v.v.

Đây là một ví dụ từ hướng dẫn TF Keras về các API chức năng. Xin lưu ý rằng không có cuộc gọi nào được thực hiện tới phiên:

đầu vào = tf.keras.Input(shape=(32,)) # Trả về một tensor giữ chỗ

# Một thể hiện của lớp có thể gọi được trên một tenxơ và trả về một tenxơ.
x = lớp.Dense(64, kích hoạt='relu')(đầu vào)
x = lớp.Dense(64, kích hoạt='relu')(x)
dự đoán = lớp.Dense(10, kích hoạt='softmax')(x)

model = tf.keras.Model(đầu vào=đầu vào, đầu ra=dự đoán)

# Bước biên dịch xác định cấu hình huấn luyện.
model.compile(optimizer=tf.train.RMSPropOptimizer(0,001),
loss='categorical_crossentropy',
số liệu=['độ chính xác'])

#Tàu trong 5 kỷ nguyên
model.fit(dữ liệu, nhãn, batch_size=32, epochs=100)

Cảm ơn cho bất kỳ thông tin hoặc làm rõ.

câu trả lời hay nhất

Khi chỉ sử dụng Keras, không cần phải gọi tf.Session(). Điều này được gọi khi sử dụng chương trình phụ trợ tensorflow, như có thể thấyđây .Điều này chỉ được gọi khi sử dụng chương trình phụ trợ tensorflow, không phải theano hoặc CNTK.

Về việc vượt qua tf.Session() Cuộc gọi sử dụng giao diện Tensorflow, được giải thích đây , nó chỉ sử dụng tf.Session() Như Keras và TensorFlow thuần túy Cầu nối giữa tensor và/hoặc hàm.

Bạn có thể thấy một cái bằng cách sử dụng tf.Session() và các ví dụ về Keras, hãy sử dụng set_session() Chức năng phụ trợ:

session_conf = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=1, inter_op_parallelism_threads=1)

từ máy ảnh nhập phụ trợ dưới dạng K

sess = tf.Session(graph=tf.get_default_graph(), config=session_conf)
K.set_session(sess)

Giới thiệu về python - Tensorflow: Khi sử dụng lớp tf.Keras hoặc API tf.Estimator, khi nào tôi cần chạy tf.Session()? , chúng tôi đã tìm thấy một câu hỏi tương tự trên Stack Overflow: https://stackoverflow.com/questions/53864659/

26 4 0
Chứng chỉ ICP Bắc Kinh số 000000
Hợp tác quảng cáo: 1813099741@qq.com 6ren.com
Xem sitemap của VNExpress