有一个教程，下面显示了部分代码。
它调用一个函数，以便可以将输入转换为不带标签的数据集，
由于sample_weights的大小取决于训练数据的大小，因此将其与fit函数配合使用是有意义的。但是当我使用它
我正在使用Tensorflow 2.1.0，并且试图从<code>base</code>导入<code>tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets</code>，以
我希望神经网络猜测一个尽可能接近实际输出的数字。
哪种激活功能最适合这种情况？
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我将基于GRU的seq2seq模型与字节对编码一起用于拼写校正问题。
<em>这是我的模型架构/代码：</em>
<pre>
我尝试从这个人那里运行算法：<a href="https://github.com/theAIGuysCode/Object-Detection-API" rel="nofollow noreferrer">https
如何与张量流交叉验证？以及如何优化以改进多变量回归模型）），但是交叉验证中的主要问题是
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我似乎无法让Keras与TensorFlow-GPU一起工作，每当我尝试使用它时，都会弹出此异常，“ Keras需要TensorFlow 2.
我想在<code>ODROID XU4</code>上安装TensorFLow C ++ Api，但是使用此板上的bazel编译TF会导致一些错误和失败。然
伙计！
我尝试在<code>keras</code>中实现我自己的第一个dl-net，这将是一个<strong>自动编码器</strong>（
我正在关注以下示例：<a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/text/image_captioning?hl=en" rel="nofollow noreferrer">https:
我是keras / tensorflow的新手。
在另一个版本的keras中，张量流在准确性方面不一致。
我不知道
我有一个张量，<code>table = Tensor("/add:0", shape=(?, 3), dtype=float32))</code>，其中<code>num_as = 3</code>（列表
我正在根据时间序列数据制作数据窗口（输入，输出窗口对）。我已经将时间序列转换为tf数据集，其中
如何使用Python代码在Windows 10上关闭/释放/杀死TensorFlow GPU 2.1内存使用情况？
我的代码执行以下预测
我是一名业余的天文摄影师，正在为StarNet ++ <a href="https://github.com/nekitmm/starnet" rel="nofollow noreferrer">https:/
我需要在keras中自定义Whittaker平滑器（WS）和最小修剪平方（LTS）损失函数。可以使用numpy计算WS和LTS：</p
我在tf.keras模型的输出层之后的一层Lambda中使用<code>StaticHashTable</code>。实际上，这很简单：我有一个文
我希望每个类别都有新图像的可能性。比方说[0.1 0.2 0.7]代表三等。但是model.predict仅给出[0 0 1]。有什么
当我导入张量流时出现以下错误
<pre><code>Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <
