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我用tensorflow训练了一个神经网络。在训练时，我显式地定义了批处理大小为20的输入占位符的形状，如下面的[20,224,224,3]。我显式地定义了批处理大小，因为它是网络中的一个split层，将None作为批处理大小传递会抛出错误。有没有办法可以在推断时更改输入占位符的形状，以便我可以在</e
浏览 4提问于2017-08-10得票数 2
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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.placeholde
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
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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？
浏览 0提问于2017-09-19得票数 0
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零填充物没有正确地执行我想
、、、、
我似乎在使用提供的实现时遇到了一些问题。我的情况有点类似的家伙张贴，在其中，我试图映射和输入到一个输出。输入是音频文件的样本，输出是长度为14的特征向量(长度是静态的)。序列长度是可变的，因为音频文件的长度不同，使得包含样本的向量也变得不同长度。import <em
浏览 7提问于2016-10-24得票数 0
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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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我正在学习TensorFLow。因此，为了理解如何制作一些东西，我尝试从源代码中复制一些代码并执行它。但我遇到了一个错误消息。所以我尝试了这个网站上的一些解决方案，但它不起作用(我在评论中保留了我的测试)。"""programme 1 """import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist
浏览 6提问于2017-08-31得票数 4
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我试图理解TensorFlow中占位符和变量之间的区别：W = tf.Variable(rng.randn(), name="weight")下面我还阅读了堆栈溢出的问题。当它们是模型的输入时，我理解它们的区别。
但是，总的来说，如果我们没有建立一个模型，那么tf.placeholder()和tf.Variable()之间还有什
浏览 3提问于2016-12-23得票数 13
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我正在查看一个Tensorflow代码，该代码使用具有shape = []的占位符将学习率输入到图形中，如下所示：我查看了Tensorflow ()的官方文档页面，以了解shape=[]的含义，但无法获得设置为空列表的形状的解释。
浏览 3提问于2018-09-04得票数 1
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假设我使用Tensorflow的Python创建了一个张量，如下所示，我想在C++中创建一个tensorflow：：张量等价的张量，这样我就可以运行一个以x作为输入的经过训练的图。我应该如何处理输入形状的第一个维度，它在C++中是tensorflow
浏览 4提问于2015-12-20得票数 3
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给定tensorflow中的计算图，在底层代码中查找错误(如果有的话)。import tensorflow as tfinput = tf.placeholder(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=tf.float32np.random.randint(5, size=(700, 350, 3))
out = sess.run(output, feed_dict = {input : network_input})
浏览 0提问于2019-07-03得票数 0
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下面两个矩阵的乘积的形状为无，如果矩阵是用占位符中给定的形状创建的，则为零，但使用普通文本创建时具有适当的形状：r1 = 3c2 = 2
print(sess.run(s0))
#print(sess.run(s0, feed_dict={r1 : 3, c2 : 2
浏览 0提问于2018-09-04得票数 1
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Tensorflow如何处理tf.placeholder形状中的None？是否为每次运行创建具有不同大小输入的新图？因此，在训练/测试中是否存在性能损失？for ten in lten: y = sess.run(y, feed_dict= feed_dict)
正如您所看到的，在上面的代码中，None的具体值可能有所不同。
浏览 0提问于2018-04-12得票数 0
我一直在使用Tensorflow库做教程。现在我想玩我自己的数据，但我失败得很可怕。这可能是个菜鸟问题，但我想不出来。我使用这个例子：现在，我将示例中的参数更改为： n_classes = 10 n_input = 9216我这样做是因为我的图像是96 * 96
浏览 1提问于2015-11-29得票数 13
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我可以通过手动打印张量的形状(tf.shape())在图形构造时获得张量的尺寸，但是如何在会话运行时获得这些张量的形状呢？
我想要张量在运行时的形状的原因是因为在图构造时，一些张量的形状是(?
浏览 0提问于2018-10-26得票数 0
TensorFlow是否允许定义未定义大小的变量？例如，我可以很容易地定义一个形状为None值的占位符--这意味着这些值可以在构建图形之后在运行时指定。但是在构造图表之前必须提供变量的形状。以前的说法是真的吗？如果是，为甚麽会这样呢？
浏览 5提问于2017-06-08得票数 2
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我正在尝试获取Tensorflow中占位符的尺寸。函数tf$shape立即出现在我的脑海中。我毫不费力地使用tf$shape获得具有正维的占位符的形状。但是，我希望占位符能够接受不同大小的输入，所以我将一维保留为NULL。现在，根据我的理解，当谈到维度时，Tensorflow将NULL和-1等
浏览 1提问于2017-08-16得票数 0
检查冻结的tensorflow模型： wget https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception_v3_2016_08_28_frozen.pb.tar.gz 我看到输入大小是Tensor 'input:0', which has shape '(1, 299, 299, 3)'，我想知道有没有可能让输入(None, 299
浏览 14提问于2019-07-04得票数 1
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我有一个形状为None,2,7的张量，为了更好地理解，一个虚拟的形状。我需要在tensorflow中获得下面的numpy功能。x[:, :, :3] - \
x[:, :, :3].sum(axis=1, keepdims=True)/num #num shape is [None,1,1] 我需要在tensorflow中执行上述操作。但是tensorflow不支持对占位符<
浏览 16提问于2021-02-08得票数 0
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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=[ba
浏览 4提问于2017-03-02得票数 9
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我构建的自定义估计器的model_fn如下所示， """
Mask RCNN Model functionAPI构建的，输入占位符(使用层tensorflow.keras.layers.Input()定义)为各自的形状定义了名称'a'和'b'。在</em
浏览 2提问于2019-11-26得票数 1
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