問題タブ [tensorflow2.0]
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python - tf.keras を使用して RNN で層の正規化をどのように適用しますか?
tf.keras を使用して再帰型ニューラル ネットワークに層の正規化を適用したいと考えています。TensorFlow 2.0 では、 にLayerNormalizationクラスがありますが、各時間ステップで (使用されるように設計されているため)のような再帰レイヤー内tf.layers.experimentalで使用する方法が不明です。カスタム セルを作成する必要がありますか、それとももっと簡単な方法がありますか?LSTM
たとえば、各タイム ステップでドロップアウトを適用するのは、レイヤーrecurrent_dropoutを作成するときに引数を設定するのと同じくらい簡単ですが、引数LSTMはありませんrecurrent_layer_normalization。
python - TensorFlow 2.0 : 保存されたモデルの名前を制御するには?
TensorFlow 2.0 ドキュメント ページでは、モデルを保存およびロードmodel nameするための構文に引数が含まれていません。
トレーニング済みのモデルをローカル マシンに保存しましたが、そのname. として自動的に保存されましsaved_model.pbた。
モデルの名前を制御するにはどうすればよいですか?