在Tensorflow中重新格式化张量

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python、tensorflow

我有一个数据的张量，它是Tensorflow中网络的输出，但是，我想将其重新格式化为由原始张量的元素组成的更大批量。这不是很清楚，所以假设我的网络的输出是一个形状为(10,1000，1) - (batch_size，length，features)的张量，我想重新格式化它，这样我现在就有了( 500，10，1)，这是来自原始数据集的长度为我提到这一点是因为我不确定在这种情况下重新格式化数据是否会扰乱培训。

浏览 25提问于2020-06-20得票数 0

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用于idct的Keras中的自定义图层

python、machine-learning、keras、computer-vision

我正尝试在Keras中为IDCT (离散余弦逆变换)编写一个自定义图层，因为与DCT相比，Keras中没有内置的IDCT函数。

浏览 0提问于2018-05-28得票数 1

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在TensorFlow中以编程方式区分张量、变量和操作

python、tensorflow

在TensorFlow中是否有一种很好的方法以编程方式区分张量、变量和操作？例如，当重新加载模型时，就会出现这种情况，而tf.local_variables()可以在模型中同时包含张量和变量。如果你试图初始化一个张量，你就会得到一个错误。下面是一些代码，为我目前的黑客绕过这一点，但有更好的方法吗？部分问题是变量、张量等的类型是，例如tensorflow.python.ops.variables.V

浏览 3提问于2017-05-29得票数 0

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Tensorflow -使用自定义比较器对张量进行排序

python、sorting、tensorflow

如何仅使用Tensorflow操作根据自定义比较函数对形状为n,2的整数的Tensorflow张量进行排序？假设张量中的两个条目是x1，y1和x2，y2。我希望对张量进行排序，以便按照条件x1 * y2 > x2 * y1对条目进行重新排序。

浏览 0提问于2018-05-03得票数 1

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Tensorflow为张量创建Protobuf

python、c++、numpy、tensorflow

我想要一个Python脚本，它可以在Protobuf二进制文件中将Numpy数组转换为TensorFlow张量，以便在以后的C++中重新加载它们。这可以通过像这样的计算图来完成。我在TensorFlow Python中找到了以下函数和特性。你能给我一个例子，把TF张量序列化成Protobuf二进制并返回吗？

浏览 2提问于2017-04-21得票数 1

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导入Tensorflow时输入tensorflow时出错

python、tensorflow、import、installation

最近，我已经完成了tensorflow的安装(并且有点挣扎)，当我相信我已经安装了它时，当我运行一个只包含import tensorflow as tf的文件时，我会得到这些导入错误，我运行cmd：python3/python/__init__.py", line 49, in <module> File"/usr/local/lib&

浏览 2提问于2018-11-27得票数 2

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有没有一种方法可以在bigquery中使用kmeans，tensorflow保存模型？

python、tensorflow、google-bigquery、k-means

尽管如此，我还是被要求在tensorflow中训练一个模型，然后将它传递给BigQuery进行预测。TensorFlow SavedModel output output has an unsupported shape: unknown_rank: true 因此，我的问题是:在BigQuery中不可能使用tensorflow训练的kmeans算法吗？在这个过程中

浏览 6提问于2020-02-11得票数 3

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ImportError:无法导入名称“后端”

python、tensorflow、keras

import mnistfrom keras.layers import Dense, Dropout, Flattenfrom tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D<ipython-input-1-d1

浏览 3提问于2020-09-06得票数 1

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为可变大小和固定大小的输入创建TensorFlow占位符有什么缺点吗？

tensorflow

我想知道是否有任何实质性的缺点(例如，关于计算效率，内存.)在为可变大小的输入(相对于固定大小的输入)创建TensorFlow占位符时？比方说，我正在进行小型批处理学习，并使用占位符初始化图形，在该占位符中，我预先假定了一个固定的batch_size： tf.placeholder(..., shape=[batch_size, ...我不太熟悉底层的tensorflow实现，但是后者不需要检查维度，分配内存，并在每次迭代中创建新的数组，以解决我的小型批处理大小在培训期间发生变化的情况吗

浏览 4提问于2017-03-02得票数 9

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TensorFlow2初学者，分配新值后重新计算

tensorflow

我是TensorFlow新手(使用TensorFlow2)。试图了解如何重新计算一个简单的计算，然后重新分配一个值给变量。这听起来很简单，但我很难在新的TF2文档中找到它。简单的例子:定义一个张量，它是一个和二变量(3+4)。然后，如果我重新分配一个变量，我想重复使用这个“和张量”，使它重新计算(而不必创建一个新的“和张量”)。有办法做到这一点吗？谢谢！

浏览 1提问于2020-04-19得票数 0

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TensorFlow类占位符和其他定义输入张量的方法

python、c++、tensorflow、version、placeholder

尝试将TensorFlow程序从Python转换为C++，但在最新的文档1.12和1.3中没有找到此类占位符。在互联网上搜索发现，自从版本1.7之后，占位符类就从官方文档中消失了。尽管如此，该类仍然在TensorFlow库v1.12 v1.13中，我正在使用它。占位符在1.0版(array_ops)中找到在版本1.6 (array_ops)<em

浏览 0提问于2019-05-19得票数 1

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不提供梯度的流量损失函数

tensorflow、gradient、loss-function、loss、tensorflow-hub

目前，我尝试编写自己的丢失函数，但是当返回结果(由包含损失值的列表组成的张量)时，我得到以下错误： ValueError: No gradients provided for any variable:然而，在教程和他们的文档中，他们也使用tf.recude_mean，当他们像他们一样使用它时(他们展示了如何编写mse丢失函数)，我没有得到错误，所以我似乎遗漏了一些东西。

浏览 12提问于2021-11-30得票数 0

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"tensorflow.math.multiply“和"tensorflow.keras.layers.multiply”有什么区别？

python、tensorflow、keras、layer、loss

import multiply，就会发生错误：更新：在import tensorflow.kera.backend as K之后 tf.multiply 和 .***?K.pow(ratio + smooth, -1.0) # different method to get

浏览 9提问于2020-01-01得票数 2

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如何重塑预先训练好的权重，将它们输入到三维卷积神经网络中？

filter、3d、tensorflow、reshape

权重是一个维度为(512,4,4,4,160)的5维张量。out_channels、filter_depth、filter_height、filter_width、in_channels 现在我想将它作为初始权重输入到tensorflow的tf.nn.conv3d

浏览 0提问于2016-11-08得票数 0

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具有稀疏张量的while_loop中的while_loop

python、tensorflow

对于密集张量，循环运行良好，但是当我使用稀疏张量时，会得到以下错误： [节点: while/Exit_1/_5 = _Recvclient_terminated我是否需要为they循环中的稀疏张量做一些特殊的事情，以确保它们保

浏览 0提问于2019-01-30得票数 1

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TensorFlow:指定层激活的存储

python、tensorflow

也就是说，层j的输出是下一层输出的函数：在这里，您可以简单地将最后的此类层激活存储在内存中，并在后台以“涓流回”的方式计算激活。问题：，我不熟悉TensorFlow中的手动内存管理，也无法找到关于如何指定TensorFlow应该保存在内存中的变量以及哪些变量可以被丢弃的信息。

浏览 2提问于2017-01-03得票数 0

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在python中从.csv或.txt读取数据

python、tensorflow

我是python和TensorFlow的初学者。按照TensorFlow网站中“读取数据”的指示，我想用python将一些数据加载到我的项目中。这是我的代码，非常简单files = tf.train.match_filenames_once("*.txt")结果就是

浏览 3提问于2017-06-24得票数 0

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Tensorflow是否会为每个eval()调用Tensorflow？

python、tensorflow

在Tensorflow和Python中，我通过在计算结束时观察多个变量来理解Tensorflow和调试代码。eval({x:myInputs, y:myOutputs})) print (var2.eval({x:myInputs, y:myOutputs})) Tensorflow是否为每个eval()调用重新运行整个图计算？仅仅为了打印出一个变量(张量)，重新运行整

浏览 1提问于2015-12-01得票数 2

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在创建自定义Keras层时不能使用未知的输入Dims (批处理大小)

python、python-3.x、tensorflow、keras、keras-layer

我试图在Keras (后端TensorFlow)中构建一个自定义层，它在卷积层的过滤器中执行KMeans集群。在构建这一层的逻辑时，我遍历批处理大小，但是似乎Keras/TensorFlow并不允许这种情况发生，因为批处理大小在运行时之前是一个未知的维度。在查看各种StackOverflow和GitHub资源时，我还没有看到如何处理Keras/TensorFlow拒绝一个未知批大小参数的解决方案。optimizer='ad

浏览 0提问于2019-08-21得票数 2

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