给定一个像x = [2 0 1 0]这样的整数张量和一个常量C = 3，我想构建一个张量 [[1 1 0], [1 0 0],
[0 0 0]] 所以C是列数，len(x)是行数x的每个条目都指定了一行应该以1开头的
浏览 17提问于2021-04-29得票数 1
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定义张量时的张量形状
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我正在研究神经网络，很多时候shapes.....Tensorflow给我们提供了一个关键字None，这样我们就不必担心张量的大小了……用None代替形状的已知数值有什么缺点吗？方法1方法2
input_placeholder = tf.placeholder
浏览 0提问于2017-09-19得票数 0
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我将问题缩小到这样一个事实:当函数用@tf.function修饰时，传递给它们的张量被作为符号张量处理，这些张量似乎不像“常规”张量那样共享相同的属性，并且不能被强制转换到其他类中。__version__)
x_tensor = tf.convert_to_tensor我以前在不同的论坛上看到过这个问题(或类似问题)
浏览 254提问于2021-05-21得票数 1
我想根据一些条件更新张量的一部分。这是我想在用TensorFlow编写的NumPy中复制的代码。import numpy as np
b = np.array([[0, 1, 0]])
c = n
浏览 3提问于2022-01-22得票数 0
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我正在尝试构建一个以稀疏张量列表作为输入的模型。(列表长度等于批量大小)我很熟悉pytorch的使用，它很容易将稀疏张量输入到网络中。然而，我发现我必须使用tf.data.Dataset或keras.utils.Sequence在tensorflow中创建数据集。
但是当我使用稀疏张量列表作为输入时，这些方法会抛出错误。object at <
浏览 36提问于2021-07-08得票数 0
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
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我目前正试图在中实现TensorFlow，就像以前在Caffe 中所做的那样。1)如何将“反褶积”层从Caffe映射到TensorFlow？它正确吗，tf.nn.conv2d_transpose编辑201
浏览 3提问于2016-04-20得票数 5
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在我在中看到的所有示例中，输入都是从静态源解析的--通常是文件。是否有可能构建一个数据来自不同来源的图？在我的用例中，数据来自服务器的消息字符串:我希望将这些消息转换为张量，并使用这些张量作为图的计算部分的输入。
浏览 0提问于2015-11-20得票数 3
我正在尝试tensorflow，并遇到了以下代码的问题： input_size = tf.shape(input_data)[1]
ValueError: initial_value must have a shape specifi
浏览 0提问于2015-12-04得票数 32
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我正在从以下示例中学习TensorFlow：
我在下面的代码中有几个问题:当定义诸如X、Y、W和b这样的占位符和变量时，我们为什么不需要指定它们的维度？
浏览 2提问于2016-12-27得票数 6
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我追求的是将tensorflow op应用于2d张量的每个元素的能力。. # some kind of custom op that operates on 1D tensors
finalResult = tf.
浏览 3提问于2016-03-28得票数 16
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该模型是使用Tensorflow 1.12.0用Python3.6.8创建、训练和冻结的，我试图用OpenCV (3.4.2)在C++中加载它(现在，我正在测试用OpenCV以类似于我将在C++中所做的方式加载模型我所拥有的经过训练的模型的图表如下：
import tensorflow as tffrom tensorflow.python.toolsoutput" #output
浏览 0提问于2019-03-12得票数 1
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我在使用Tensorflow和keras时遇到了问题。我们可以这样解释这个问题：
我们有一个模型(卷积神经网络)，它的输出形式是[None, 7, 7, 6]。我们有一个函数“定制丢失”。该函数具有y_true和y_pred参数。它们是[7,7,6]格式的。当我编译它时，我得到了错误消息：TypeError: must be real number, not Tensor。我想当我调用y_pred[k][l][m]和y_true[k][l][m]时可能有错误，但我不知道如何将这个None包含在[None,
浏览 3提问于2018-08-27得票数 1
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我有一个假设图，它有一系列计算，如下所示：a_1 = some_op_1(a_0)a_3 = some_op_3(a_2)请注意，这与只在需要
浏览 4提问于2017-03-06得票数 2
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在这个损失函数中，我需要根据批量图像的数量和图像的大小来创建完整的指标。但是，我可以从y_pred获得图像大小，但不能获得批处理大小，因为在初始化图形时，它是无大小的。def focal_loss(content, label_remap, gamma_=2, w_d=1e-4): num_classesone-hot for the cross-entropy
onehot_mat = tf.reshap
浏览 2提问于2018-10-26得票数 0
我们正在尝试使用Google Colab TPU构建一个图像分割深度学习模型。我们的模型是Mask R-CNN。TPU_WORKER = 'grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR']
tpu_model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_modelValueError:
Layer <keras.engine.topology.InputLayer object at 0<
浏览 0提问于2018-10-17得票数 3
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可变批量张量的显式广播
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我正在尝试在TensorFlow2.0RC中实现一个自定义的Keras Layer，需要将一个[None, Q]形状的张量连接到一个[None, H, W, D]形状的张量上，以产生一个[None,假设两个输入张量具有相同的批量大小，即使事先不知道。此外，H、W、D和Q在写入时都是未知的，但在第一次调用该层时会在该层的build方法中进行求值。下面是一个尝试使用从shape [None, 3]到shape [None, 5, 5, 3
浏览 6提问于2019-08-30得票数 1
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我认为可以使用以下代码将值替换为零：y_pred0= tf.maximum(y_pred, tf.zeros(tf.shape(y_pred))) # eliminate values<0print(y_pred0.shape)
(1<
浏览 2提问于2018-06-21得票数 1
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