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Tengo 2 tensores como: a = tf.constant([[1, 2, 3], [1, 2, 3]]) b = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5]) Mi resultado deseado sería: <tf.Tensor: shape=(4, 2), dtype=int64, numpy= array([[1, 2, 3, 0, 0], [1, 2, 3, 0, 0], [1, 2, 3, 4, 5]], dtype=int64)> Pero cuando intento tf.concat([a, b], axis=0) . . . Read more
Estoy ejecutando el mismo código en Colab y localmente (Python3 en la terminal) y obtengo resultados muy diferentes. import pandas as pd import tensorflow as tf model = tf.keras.models.load_model(‘./my_saved_model’) inputs = pd.read_csv(‘./inputs.csv’, index_col=0) print(model.predict(inputs)) ./inputs.csv es un dataframe de pandas de una sola fila que contiene los datos de entrada. . . . Read more
Tengo un código de Aprendizaje Profundo para Detectar Objetos. Lo que hice fue correr el código en Google Colab y exporté el modelo para usarlo localmente. Ahora, para ejecutar el modelo, debo volver a instalar todo el paquete de Tensorflow, lo cual es demasiado pesado para mi sistema. Quisiera preguntar . . . Read more
Soy un traductor de documentos de TI que traduce al español. Traduzca lo siguiente al español. No traduzca el código y la salida en markdown. Soy nuevo en el uso de “atención”. Mi forma de entrada por muestra es de forma (6,128). No logro entender cuál podría ser la solución. . . . Read more
Estoy usando keras 2.4 y tengo el siguiente código: importar modelos keras ruta_modelo = path\tf1_model.model ruta_json = path\tf1_model.json m = keras.models.load_model(str(ruta_modelo)) Esto funciona perfectamente bien. Pero quiero actualizar para usar modelos tensorflow 2. Mi investigación indica que para la ruta del modelo, debo apuntar a donde está ahora la carpeta . . . Read more