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我有一个tensorflow::Tensor batch在C++和形状。实现这一目标的最有效方法是什么？
我知道如何在python中这样做，但是C++的api和文档不如python的好。
浏览 1提问于2018-04-17得票数 2
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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？如果不知道这些占位符/变量的大小，代码将如何分配内存？谢谢!
浏览 2提问于2016-12-27得票数 6
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我有输入图像张量与形状[?, 448, 448, 3]和我的网络预测一个边界盒与形状[?, 4]。我想切片我的图像张量与边界框张量，并调整大小的结果张量为一个固定大小的图像，以进一步处理。对于tensorflow (或者更好的，在Keras中)，这是可能的吗？我已看过有关<e
浏览 3提问于2017-10-15得票数 1
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tensorflow中的张量形状
、、、、
tensorflow中张量的形状是什么？它代表了什么？我读过，我理解的是张量的形状是张量的每个维度的元素的数量，但在第一个代码片段中：它说形状是2和3，但是<e
浏览 1提问于2018-07-05得票数 1
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我想把几个tensorflow：：张量串联在一起，只使用会话一次，我有一个过程，为每个图像检索一个张量，用这个代码建议填充数据。但是我遇到了试图合并所有这些张量的问题，函数concat的文档还不清楚如何实现它，此时我的代码如下所示：for(cv::Mat image: images){
inputTensorVe
浏览 1提问于2019-08-05得票数 2
我有两个张量(注意它们是，都是 Tensorflow张量，这意味着在我启动tf.Session()之前构造以下切片op时，它们实际上仍然是象征性的)：
<e
浏览 10提问于2017-03-04得票数 3
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我很难理解Tensorflow张量和稀疏张量的含义和用法。根据文件
TensorFlow将稀疏张量表示为三个独立的密集张量:索引、值和形状。在Python中，为了便于使用，三个
浏览 3提问于2017-12-05得票数 24
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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_modeltf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy(
tf.contrib.cluster_reso
浏览 0提问于2018-10-17得票数 3
我在试着理解tensorflow的占位符。具体而言，在下面的示例中，shape=[None,是什么意思。X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 128, 128, 3], name="X")
您可以将TensorFlow中的占位符看作是一个操作，该操作指定将输入到graph.placeholder X中的形状和数
浏览 0提问于2018-07-16得票数 16
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定义张量时的张量形状
、、、
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？
浏览 0提问于2017-09-19得票数 0
我正在尝试将CNN的输出输入到TensorFlow的RNN中。[1, 9, 25, 29, 31, 10, 23, 29, 37, 36]
我可以得到最大序列号，在这种情况下，它将是37。问题是如何在不同<
浏览 3提问于2016-12-18得票数 2
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我有一批图像，表示为形式为(B,H,W,C)的形状(2,1024,1024,1)的TensorFlow张量(比如张量1)，其中B是批量大小2，H和W是图像尺寸1024，C是通道数。该张量的每个元素(即每个像素)存储一个元组(a,b)，其中a和b都在0和255的范围内。
我有另一个形状张量(比如张量2)，它的每个元素都存储0和25
浏览 0提问于2020-05-16得票数 0
在TensorFlow中有许多图像操作用于在训练过程中失真输入图像，例如tf.image.random_flip_left_right(image, seed=None)和tf.image.random_brightness这些功能是为单个图像(即形状高度、宽度、颜色通道的三维张量)而设计的.我如何使他们工作在一批图像(即四维张量与形状<
浏览 1提问于2016-08-12得票数 20
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我正在尝试在tensorflow中训练模型，并获得一些张量的形状。但是即使我使用形状函数，我也看不到张量形状。我只能看到以下输出。 我应该怎么做才能看到张量的形状？代码： # mat is <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>
tf.print(mat.shape) 输出：
浏览 27提问于2021-08-27得票数 1
我最近开始学习Tensorflow，特别是我想使用卷积神经网络进行图像分类。我一直在看官方资源库中的android demo，特别是这个例子：inferenceInterface.feed(inputName, floatValues, 1, inputSize, inputSize, 3);
现在，我一直在尝试理解它在做什么，它最终调用了这个方法：，is {1, inpu
浏览 16提问于2017-06-20得票数 4
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我的目标是3D医学图像。
对于具有形状[batch, height, width, channels]的4维张量B，使用tf.image.resize_*进行上采样。对于具有形状[batch, height, width, depth, channels]的5-D张量A，例如对形状[batch, 1.5*height, 1.5*width, 1.5*depth, channels]进行上采样，可以使用tf.nn.conv3d_tran
浏览 8提问于2018-05-15得票数 2
我只是用TensorFlow来计算形状的张量A的Sobel边映射。
我发现在TensorFlow中，有一个名为'tf.image.sobel_edges‘的函数，它可以返回每个通道的边缘映射。对于这个函数，它返回形状为16,96,96,1,2的张量。我的理解是边缘映射应该是二值图像，所以输出应该是16,96,96,1，1，但是这个函数<
浏览 3提问于2019-06-24得票数 1
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我在Keras中创建了一个模型，并将其转换为Tensorflow.js模型并将其加载到我的node.js项目中。现在我想在Tensorflow.js中从这个模型中得到预测。我想出了如何加载一个图像：var image = tf.node.decodeImagenew Uint8Array(s
浏览 3提问于2021-02-10得票数 1
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我有两个张量，我想连接在tensorflow。这些张量的形状是:(Bs,dynamics,n_features)不过，我认为丹索尔·弗洛会进行预检查吗？tensorflow将检查两个形状为(None, None, n_features)的张量是否可以连接在轴1中，这是不可能的，
浏览 4提问于2022-07-25得票数 1
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我有一组形状为50的(50,128,128,1)图像，它表示为TensorFlow中的张量。假设25th和30th图像只是零图像，但我不知道预先哪些图像都为零(本例中的25th和30th只是为了更清楚地说明情况)。我希望删除这样的图像，并有一个张量，是大小(48,128,128,1)。如何在Tensorflow
浏览 4提问于2020-01-17得票数 1
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