TensorFlow 2.0网络不会减少自定义培训的损失

时间:2020-04-13 16:03:53

标签: python tensorflow machine-learning keras deep-learning

我正在尝试在TensorFlow 2.0上制作ResNet18

但是我建立的网络并不能减少损耗,因此该网络无法训练。

我参考了TensorFlow 2.0官方教程来构建该网络。

为什么该网络无法减少损失?

我确认该网络可以使用<parameters> <parameter name="Parameter 1" description="Full site path where you want to install your application (for example, Default Web Site/Application)." defaultValue="Default Web Site/MyApplication" tags="IisApp"> <parameterEntry kind="ProviderPath" scope="iisApp" match="Default\ Web\ Site/MyApplication" /> </parameter> <parameter name="Parameter 2" description="Enter the name of the application pool." defaultValue="MyAppPool" tags="AppPoolConfig"> <parameterEntry kind="ProviderPath" scope="appPoolConfig" match="MyAppPool" /> </parameter> <parameter name="IIS Web Application Name" description="Enter the name of the website." defaultValue="MyApplication" tags="IisApp" /> <parameter name="Application Pool" description="Enter the name of the application pool." defaultValue="MyAppPool" tags="AppPoolConfig" /> </parameters> 方法进行训练。

以下代码。我的TensorFlow版本是-setParam:name='IIS Web Application Name',value='Default Web Site/MyApplication'

model.fit

输出

2.0.2

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