He definido una imagen, img_shape, su forma es (28, 28, 1) antes de este modelo. def make_discriminator(img_shape): return keras.Sequential([ keras.layers.Dropout(0.3), keras.layers.Conv2D(32, 5, strides=2, padding=’same’, input_shape=img_shape, use_bias=False), keras.layers.BatchNormalization(), keras.layers.LeakyReLU(), keras.layers.Conv2D(64, 5, strides=2, padding=’same’, use_bias=False), keras.layers.BatchNormalization(), keras.layers.LeakyReLU(), keras.layers.Flatten(), keras.layers.Dense(1) ], “Discriminator”) Luego intenté usarlo directamente como entrada e imprimir la estructura de . . . Read more
Estoy intentando usar un modelo para OCR y tengo este bloque de código que resulta en el error: “AttributeError: el módulo ‘tensorflow.api.v2.savedmodel’ no tiene el atributo ‘loader’”, lo cual supongo que se debe a que estoy usando una construcción de TF versión 1 que ya no es válida en V2. . . . Read more
Tenía un conjunto de datos de anotaciones en estilo COCO que convertí a TF Records siguiendo este script. Me preguntaba cómo puedo cargar estos archivos de TF Record en TensorFlow.
En la sección “Máscaras” del documento oficial de tf “Transformer model for language understanding”, ¿por qué se debe agregar newaix y por qué se debe agregar aquí? def create_padding_mask(seq): seq = tf.cast(tf.math.equal(seq, 0), tf.float32) return seq[:, tf.newaxis, tf.newaxis, :]
python mo_tf.py –saved_model_dir C:\DATASETS\mask50000\exports\saved_model –output_dir C:\DATASETS\mask50000 –reverse_input_channels –tensorflow_custom_operations_config extensions\front\tf\mask_rcnn_support_api_v2.0.json –tensorflow_object_detection_api_pipeline_config C:\DATASETS\mask50000\exports\pipeline.config –log_level=DEBUG He estado intentando convertir el modelo usando el script anterior, pero cada vez obtengo el error: “Excepción: Ocurrió una excepción durante la ejecución de la función reemplazada “REPLACEMENT_ID ()”: La función ‘updatecustomlayerattributes’ debe implementarse en la subclase.” He . . . Read more