我想在我的图像上做一个简单的剪切增强，但我对张量不是很熟悉，所以我不知道怎么做。* /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow__getattribute__(name)
AttributeError: 'Tensor' obj
浏览 30提问于2021-11-01得票数 0
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让我介绍一下numpy中的示例问题：a, b - constants现在，我想实现相同的功能，但在Tensorflow中，arr是张量。在运行时之前不知道张量值。
正如您所看到的，这个答案将给出两个方面的说明:给张量内的特定位置赋值，并对张量进行条件调整，以及检索满足条件<
浏览 0提问于2018-05-20得票数 0
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我想知道如何将裁剪应用于TensorFlow中的可训练变量。z = tf.get_variable(...)train_step = optimizer.minizmize(loss, var_list=[z])但我有种感觉，剪裁是没有执行的。
浏览 0提问于2018-12-03得票数 3
我正在使用Tensorflow 2.0，并且正在尝试更新我的张量中的切片。 使用PyTorch中的普通项赋值时，它不起作用。import tensorflow as tf
tensor[:, :, 0] = tf.math.sigmoid([:, :, 0])我知道可以使用tf.tensor_scatter_nd_update，但感觉太冗长而效率不高，
浏览 65提问于2019-10-05得票数 6
我有一个来自Tensorflow OD的预训练CocoModel，并在kitti数据集上对其进行了重新训练。有没有人已经尝试过，并且知道张量的</e
浏览 36提问于2018-07-04得票数 1
我正在使用教程编写一个自定义的Tensorflow op，但我在理解如何读取和写入张量时遇到了问题。假设我的上下文中有一个从const Tensor& values_tensor = context->input(0); (其中OpKernel = OpKernelConstruction*)获得的张量如果张量有形状，比如2，10，20，我如何索引它(例如auto x = values_tensor[1, 4, 12]等
浏览 0提问于2017-03-24得票数 3
我发现Tensorflow提供了scatter_update()来为0维中的张量片赋值。例如，如果张量T是三维的，我可以将值v[1, :, :]赋值给T[i, :, :]。tf.initialize_all_variables()) sess.run(d)但是如何将v[1,1,:]值赋给Ttf.initialize_all_variables())
浏览 14提问于2016-08-26得票数 33
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我想使用以下代码将Tensorflow中的张量的子数组等同于： import tensorflow as tfb = tf.placeholder(shape = [1])
a[0,0] = b 但是有一条错误消息“‘张量’对象不支持项赋值”。
浏览 9提问于2019-02-27得票数 0
目前，在使用TensorFlow对象检测API的预处理步骤中，不支持断线图像增强。如何将自定义增强(在本例中为)添加到TensorFlow对象检测预处理程序中？我试着跟着：
并且试图使用我在对象检测器培训期间实现的裁剪<
浏览 2提问于2021-02-24得票数 1
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我只想给张量赋值一次，并且在以后的所有执行中保持不变。换句话说，我想实现如下内容：这当然行不通，因为tf.no_op不返回张量。那么，有没有什么简单的方法可以在Tensorflow中实现与以下C++代码等效的代码？if (!如果看起来Tensorflow对于单分支条件执
浏览 0提问于2016-11-04得票数 0
这个问题有两个部分：和
我知道变量对象可以使用Variable.assign() (和/或scatter_update等)来赋值，但是我觉得非常奇怪的是tensorflow没有一种更直观的方法来更新一部分张量对象我已经搜索了tensorflow api文档和stack
浏览 0提问于2016-10-28得票数 9
我想使用在tensorflow.js中进行对象检测。但是我在tfjs中找不到一些方法，比如get_tensor_by_name和会话运行来进行预测。在tensorflow (python)中，如下所示：# Definite input Tensors for detection_graph
self.image_tensor
浏览 1提问于2018-10-03得票数 1
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正如标题所示，我正在使用tensorflow版本1.2，它是为我的机器构建的源代码。不过，我不认为这会影响我的问题。
这两段代码之间有什么区别？最上面的那个让我在训练的时候从来没有得到分配的值，但是底部却得到了。我正在将我所有的时代数据复制到gpu上，然后根据我的需要获取每个批的数据，因此这段代码在同一个会话中的每个批处理的开头运行。代码在python中，所有这些都是在我的
浏览 3提问于2017-06-20得票数 0
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我目前正在用实现TensorFlow，对于占用多少内存我感到有点惊讶。在我的GPU上，我可以使用批处理大小为64的框架来训练YOLO。在TensorFlow上，我只能在批处理大小为6的情况下才能这样做，而我已经用光了内存。在测试阶段，我可以在不耗尽内存的情况下以批处理大小64运行。
我想知道如何计算每个张量消耗了多少内存？默认情况下，所有张量都保存在GPU中吗？我可以简单地计算总的内存消耗<em
浏览 15提问于2016-03-31得票数 13
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/graphs", sess.graph)然后用拉伸板来验证：让我困惑的是read操作和表示为(W)的操作之前的操作。以下是我的问题：
什么是(W)操作？常数B是一个表示常数的正则圆。椭圆形节点表示操作节点。(W)似乎不像任何操作，但它是用相同的椭圆形节点表示的？那个节点的工作是什么？Add节点使用read操作显式读取(W)节点，而不是常量节点B。
浏览 9提问于2017-07-03得票数 8
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我要使用这个TensorFlow来混合张量和Keras张量：model = Model(input=input, output=finalOut)错误信息：
浏览 2提问于2018-02-23得票数 5
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我在TensorFlow上实现了完全卷积网络.它采用了加密译码器结构。在训练时，我总是使用相同的图像大小(224x224，使用随机裁剪)，一切都很好。在干扰阶段，我想一次预测一个图像，因为我想要使用完整的图像(而不是裁剪)。例如，这样的图像具有[406,256]大小。这就是问题所在。在编码器-解码器体系结构中，我添加了两个测试程序。训练时，两个张量的大小匹配。当预测我的</
浏览 3提问于2017-08-10得票数 2
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我已经在Tensorflow建立了一个CNN，在那里我用TFRecordReader读取我的数据。它工作得很好，但是我想做一些比tf.image函数提供的更多的预处理和数据增强。有可能处理Numpy中的Tensorflow张量吗？还是我需要删除TFRecordReader，而是使用feed_dict在Numpy和feed中进行所有预处理？我怀疑feed_dict方法在图像上的训练速度很慢，但我可能错
浏览 0提问于2016-01-22得票数 7
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我想使用niftynet上可用的dense_vnet模型进行2类分割，它最初是做9类分割的vars_to_restore = ^DenseVNet\/(skip_conv|fin_conv)).)*$
错误：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:赋值
浏览 0提问于2019-05-31得票数 0
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