我遇到了一个问题,试图在传递给Dataset map方法的函数中使用Tensorflow的feature_column映射。当尝试使用Dataset.map将Dataset的一个热编码分类字符串特性作为输入管道的一部分时,就会发生这种情况。我得到的错误消息是: tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError:表已经初始化了。
下面的代码是重新创建问题的基本示例:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.lookup
以下是中的一段代码。在本例中,map函数是用于读取数据的用户定义函数。在map函数中,我们需要将输出类型设置为[tf.uint8, label.dtype]。
import cv2
# Use a custom OpenCV function to read the image, instead of the standard
# TensorFlow `tf.read_file()` operation.
def _read_py_function(filename, label):
image_decoded = cv2.imread(image_string, cv2.IMREAD
我使用tf.data.Dataset.map(process_fn)指令,映射函数是纯粹由tensorflow图形函数组成的,看起来Autograph仍在尝试转换它们。我怎样才能防止它呢? 如何强制tensorflow按原样使用我的代码(定义图)? def process_fn(item):
assert 'image' in item
# this should be executed right not every time graph is executed
image = tf.image.convert_image_dtype(item.po
我正在使用Dataset API创建一个输入管道。我以类似于下面的模式使用tf.data.Dataset.map()方法:
def mapped_fn(_):
X = tf.random_uniform([3,3])
y = tf.random_uniform([3,1])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X,y))
return dataset
with tf.Session() as sess:
first = tf.random_uniform([1,2])
u
我是新来Magento的。
检查具有给定增量id的订单是否已经存在的正确方法是什么?
最明显的方法是:
$order = Mage::getModel('sales/order')->loadByIncrementId($reservedOrderId);
if ($order) {
Mage::log('already have order with id ' . $reservedOrderId);
return $order;
}
不起作用,因为我得到了一个新的空模型实例。
在magento中,