热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

为什么TF2.0示例不急于执行?

在tensorflow文档中,有一个图像分割示例

在tensorflow文档中,有一个图像分割示例here,它逐步介绍了如何构建和训练Unet。我将本示例用作解决某些自定义损失函数和其他较小更改的问题的中坚力量。

我遇到的问题是模型没有急切执行。如果您将colab示例运行到单元格16,然后运行

model = unet_model(OUTPUT_CHANNELS)

然后做

model.run_eagerly

它将返回False。我以为Tensorflow 2.0中默认情况下渴望执行的功能是什么,那有什么用呢?我如何使这个示例热切地运行?

编辑以添加:

如果我设置model.run_eagerly = True,然后编译模型并再次检查此参数,则将其设置为False。





推荐阅读
  • 谷歌工程师:TensorFlow已重获新生;网友:我还是用PyTorch
    乾明发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI道友留步!TensorFlow已重获新生。在“PyTorch真香”的潮流中,有人站出来为TensorFlow说话了。这次来自谷歌的工程师 ... [详细]
  • 本文详细介绍了在Windows操作系统上使用Python 3.8.5编译支持CUDA 11和cuDNN 8.0.2的TensorFlow 2.3的步骤。文章不仅提供了详细的编译指南,还分享了编译后的文件下载链接,方便用户快速获取所需资源。此外,文中还涵盖了常见的编译问题及其解决方案,确保用户能够顺利进行编译和安装。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了如何在 Ubuntu 14.04 系统上搭建仅使用 CPU 的 Caffe 深度学习框架,包括环境准备、依赖安装及编译过程。 ... [详细]
  • 本文详细探讨了 TensorFlow 中 `tf.identity` 函数的作用及其应用场景,通过对比直接赋值与使用 `tf.identity` 的差异,帮助读者更好地理解和运用这一函数。 ... [详细]
  • 2023年,Android开发前景如何?25岁还能转行吗?
    近期,关于Android开发行业的讨论在多个平台上热度不减,许多人担忧其未来发展。本文将探讨当前Android开发市场的现状、薪资水平及职业选择建议。 ... [详细]
  • 精选10款Python框架助力并行与分布式机器学习
    随着神经网络模型的不断深化和复杂化,训练这些模型变得愈发具有挑战性,不仅需要处理大量的权重,还必须克服内存限制等问题。本文将介绍10款优秀的Python框架,帮助开发者高效地实现分布式和并行化的深度学习模型训练。 ... [详细]
  • 本文介绍了一种方法,通过使用Python的ctypes库来调用C++代码。具体实例为实现一个简单的加法器,并详细说明了从编写C++代码到编译及最终在Python中调用的全过程。 ... [详细]
  • 使用 Jupyter Notebook 实现 Markdown 编写与代码运行
    Jupyter Notebook 是一个开源的基于网页的应用程序,允许用户在同一文档中编写 Markdown 文本和运行多种编程语言的代码,并实时查看运行结果。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何使用 Google Colab 的免费 GPU 资源进行深度学习应用开发。Google Colab 是一个无需配置即可使用的云端 Jupyter 笔记本环境,支持多种深度学习框架,并且提供免费的 GPU 计算资源。 ... [详细]
  • 在Windows系统中安装TensorFlow GPU版的详细指南与常见问题解决
    在Windows系统中安装TensorFlow GPU版是许多深度学习初学者面临的挑战。本文详细介绍了安装过程中的每一个步骤,并针对常见的问题提供了有效的解决方案。通过本文的指导,读者可以顺利地完成安装并避免常见的陷阱。 ... [详细]
  • 在Conda环境中高效配置并安装PyTorch和TensorFlow GPU版的方法如下:首先,创建一个新的Conda环境以避免与基础环境发生冲突,例如使用 `conda create -n pytorch_gpu python=3.7` 命令。接着,激活该环境,确保所有依赖项都正确安装。此外,建议在安装过程中指定CUDA版本,以确保与GPU兼容性。通过这些步骤,可以确保PyTorch和TensorFlow GPU版的顺利安装和运行。 ... [详细]
  • TensorFlow Lite在移动设备上的部署实践与优化笔记
    近期在探索如何将服务器端的模型迁移到移动设备上,并记录了一些关键问题和解决方案。本文假设读者具备以下基础知识:了解TensorFlow的计算图(Graph)、图定义(GraphDef)和元图定义(MetaGraphDef)。此外,文中还详细介绍了模型转换、性能优化和资源管理等方面的实践经验,为开发者提供有价值的参考。 ... [详细]
  • 在之前的系列中,我们探讨了多个关于AI学习的基础知识点。本篇将重点深入解析NumPy这一关键库的核心功能及其广泛应用。即使您对之前提到的例子印象模糊,也无妨,我们将从头开始,详细分析其代码结构与实现逻辑,如`import numpy as np`等基础语句,帮助您全面理解NumPy在数据处理与科学计算中的重要作用。 ... [详细]
  • 在Windows命令行中,通过Conda工具可以高效地管理和操作虚拟环境。具体步骤包括:1. 列出现有虚拟环境:`conda env list`;2. 创建新虚拟环境:`conda create --name 环境名`;3. 删除虚拟环境:`conda env remove --name 环境名`。这些命令不仅简化了环境管理流程,还提高了开发效率。此外,Conda还支持环境文件导出和导入,方便在不同机器间迁移配置。 ... [详细]
  • 本文提供了PyTorch框架中常用的预训练模型的下载链接及详细使用指南,涵盖ResNet、Inception、DenseNet、AlexNet、VGGNet等六大分类模型。每种模型的预训练参数均经过精心调优,适用于多种计算机视觉任务。文章不仅介绍了模型的下载方式,还详细说明了如何在实际项目中高效地加载和使用这些模型,为开发者提供全面的技术支持。 ... [详细]
author-avatar
手机用户2502932551
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有