我正在尝试通过from_generator方法使用TensorFlow Dataset API来读取HDF5文件。除非批处理大小没有均匀地划分为事件的数量,否则一切正常。我不太明白如何使用API创建灵活的批处理。
如果不是平均分配,你会得到这样的错误:
2018-08-31 13:47:34.274303: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1263] Invalid argument: ValueError: `generator` yielded an element of shape (1, 28, 28, 1) where an elem
我正在使用一个包含4列的Pandas DataFrame:“电视”、“广播”、“报纸”和“销售”。我需要创建两个NumPy数组:包含前3列的X和包含'Sales‘列的y。我发现有两种方法可以从Pandas DataFrame创建NumPy数组:
import numpy as np
X = np.array(adver_data.iloc[:,0:3].values)
y = np.array(adver_data["Sales"].values)
和:
import numpy as np
X = adver_data[['TV', 'Radi
对于一个评估,我需要能够应用一个卷积层的文本数据。所以我试着对亚马逊的评论进行情绪分析。然而,在Embedding层之后,Conv1D层将无法获得所需的形状。
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
import tensorflow as tf
print(f'Tensorflow version {tf.__version__}')
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Dense, Con
在调试某些代码时,我偶然发现了一个接口问题,其中被调用的子例程有一个2级的虚拟参数,但实际上是1级的参数,结果导致无效的读取。
为了重现,我创建了一个小程序(暂时忽略注释! <> ):
PROGRAM ptest
USE mtest ! <>
IMPLICIT NONE
REAL, ALLOCATABLE, DIMENSION(:) :: field
INTEGER :: n
REAL :: s
n = 10
ALLOCATE(field(n))
CALL RANDOM_NUMBER(field)
我正在尝试转换我发现的一个机器人教程,它使用tflearn来使用keras。现在,输出应该是模型预测的数据。然而,我得到了一个错误:
TypeError:维度值必须为整数或无,或者具有__index__方法,已获取TensorShape( None,1)
我的代码:
with open("intents.json") as file:
data = json.load(file)
try:
with open("data.pickle", "rb") as f:
words, lables, training, o
我正在从事一个项目,其中我有3功能x1,x2,x3,它们是显示在文件夹中的图像,用于训练神经网络。我使用的是库ImageDataGenerator.flow_from_directory(),它提供了以下输出:
Found 78200 images belonging to 46 classes.
Found 78200 images belonging to 46 classes.
Found 78200 images belonging to 46 classes.
Found 13800 images belonging to 46 classes.
最后一个属于测试数据。例如,我的数
我的数据集很大(大约13 My )。我有一个数据集的hdf5文件,并且我正在使用一个自定义生成器从数据集中加载批处理。我的模型在Kaggle GPU上运行良好,但当我切换到TPU时,我得到了一个错误。下面是我的生成器函数和运行model.fit时收到的错误。 def generate_data():
while True: # Loop forever so the generator never terminates
for _ in range(0, num_samples, BATCH_SIZE):
# Get the samples you'