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Guardé un modelo de Keras usando model.save(modelpath). Ahora, cuando intento cargarlo y aplicar la función model.summary() o model.getweights(), obtengo el siguiente error: AttributeError: El objeto ‘UserObject’ no tiene el atributo ‘summary’ Intenté imprimir el tipo de datos del modelo y obtuve lo siguiente, aunque era un modelo secuencial de Keras . . . Read more
Seguí todo el tutorial de TensorFlow sobre subtítulos de imágenes (https://www.tensorflow.org/tutorials/text/image_captioning) y todo funciona. Ahora que mi modelo está entrenado, quería saber cómo exportarlo y reutilizarlo, pero no pude encontrar esta información en ningún lugar de internet. Este es un modelo de autoencoder personalizado. Intenté guardar el codificador y el . . . Read more
Estoy utilizando una capa Lambda de Keras para realizar algunas operaciones con un tensor de pesos entrenables (o al menos debería); para hacer eso, elegí un tf.Variable como parámetro pero, a pesar de tener trainable=True, el resumen muestra 0 parámetros entrenables. weights = tf.Variable(initial_value=tf.random.normal((300,)), trainable=True) custom_layer = keras.layers.Lambda(custom_func)((input_layer, weights)) Independientemente . . . Read more
La Pérdida Focal proporcionada en Tensorflow se utiliza para el desequilibrio de clases. Para la clasificación binaria, hay muchos códigos disponibles, pero para la clasificación multiclase, hay muy poca ayuda. Ejecuté el código con variables objetivo codificadas en “One Hot Encoding” de 250 clases y me dio resultados sin errores. . . . Read more
Siguiendo el tutorial del modelo de dos torres, hice mi modelo de recomendación. Luego lo entrené durante una época y lo evalué: cached_train = train.shuffle(100000).batch(4096) cached_test = test.batch(4096).cache() model = Model(layer_sizes=[32], use_context=False) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adagrad(0.001)) history = model.fit(cached_train, validation_data=cached_test, validation_freq=1, callbacks=[tensorboard_callback], epochs=1) Este modelo tiene el siguiente registro (el valor val_total_loss es . . . Read more