如果我采用 tensorflow.keras 模型并調(diào)用model.fit(x, y)（numpy 數(shù)組在哪里x），numpy 數(shù)組是y什么重要嗎？dtype我最好只是盡可能dtype?。ɡ鏸nt8二進(jìn)制數(shù)據(jù)），還是這會(huì)給 tensorflow/keras 額外的工作以將其轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)？
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慕田峪4524236
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您應(yīng)該將輸入轉(zhuǎn)換為np.float32，這是 Keras 的默認(rèn)數(shù)據(jù)類型。查一下：
import tensorflow as tf
tf.keras.backend.floatx()
'float32'
如果你給 Keras 輸入 in np.float64，它會(huì)抱怨：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense?
from tensorflow.keras import Model
from sklearn.datasets import load_iris
iris, target = load_iris(return_X_y=True)
X = iris[:, :3]
y = iris[:, 3]
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X, y)).shuffle(25).batch(8)
class MyModel(Model):
? def __init__(self):
? ? super(MyModel, self).__init__()
? ? self.d0 = Dense(16, activation='relu')
? ? self.d1 = Dense(32, activation='relu')
? ? self.d2 = Dense(1, activation='linear')
? def call(self, x):
? ? x = self.d0(x)
? ? x = self.d1(x)
? ? x = self.d2(x)
? ? return x
model = MyModel()
_ = model(X)
警告：tensorflow：Layer my_model 正在將輸入張量從 dtype float64 轉(zhuǎn)換為層的 dtype float32，這是 TensorFlow 2 中的新行為。該層具有 dtype float32，因?yàn)樗?dtype 默認(rèn)為 floatx。如果你打算在 float32 中運(yùn)行這個(gè)層，你可以安全地忽略這個(gè)警告。如果有疑問，如果您將 TensorFlow 1.X 模型移植到 TensorFlow 2，則此警告可能只是一個(gè)問題。要將所有層更改為默認(rèn) dtype float64，請(qǐng)調(diào)用tf.keras.backend.set_floatx('float64'). 要僅更改這一層，請(qǐng)將 dtype='float64' 傳遞給層構(gòu)造函數(shù)。如果您是該層的作者，則可以通過將 autocast=False 傳遞給基礎(chǔ)層構(gòu)造函數(shù)來禁用自動(dòng)轉(zhuǎn)換。
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