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沙龙
1
回答
在
tensorflow.js
中
创建
带有
null
的
张量
作为
批处理
维度
javascript
、
tensorflow
、
tensorflow.js
我
的
模型期望输入错误所建议
的
[
null
,12]。当我
创建
一个
张量
时 tf.tensor([12 values], [
null
, 12]) 它抛出这个Error: Tensor must have a shape comprised of positive
浏览 50
提问于2020-04-09
得票数 2
1
回答
如何在
Tensorflow.js
中
按给定
的
整数比例因子放大
张量
的
大小?
javascript
、
tensor
、
tensorflow.js
我知道可以
在
vanilla JS
中
实现缩放函数,但如果我有这样
的
张量
:a.print();Tensor*/Tensor
浏览 27
提问于2021-03-03
得票数 1
1
回答
Tensorflow 2.0:
在
多输入场景
中
构造`tf.data.Dataset`输出
的
最佳方法
python
、
tensorflow
、
tensorflow2.0
、
tensorflow-datasets
接下来,我将输入设计为
带有
两个键
的
['sharp', 'blur']字典,每个字典都有一个形状为[batch_size, 512, 512, 3]
的
张量
,这使得将模糊图像
批处理
输入到生成器,然后将生成器
的
输出和锐利
的
图像批次输入到鉴别器
中
变得非常容易基于最后
的
需求,我
创建
了一个tf.data.Dataset,它准确地输出了包含两个
张量
的
dic
浏览 2
提问于2020-04-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
PyTorch:如何批量推理(并行推理)
pytorch
我从进行推理
的
标准方法开始: with torch.no_grad(): inputs= inputs.to(device) output = output.to(device) 我研究过,唯一提到并行推理(
在
同一台机器上)
的
似乎是Dask库:https://examples.dask.org/mach
浏览 727
提问于2020-08-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何沿着一个单支火枪
张量
的
维数连接?
numpy
、
pytorch
、
tensor
我编写了一个自定义
的
pytorch Dataset,__getitem__()函数返回一个形状为(250, 150)
的
张量
,然后使用DataLoader生成一批批大小为10
的
数据。我
的
意思是
在
维数为0将这10个
张量
连在一起时,生成一个
带有
形状(2500, 150)
的
批处理
,但是DataLoader
的
输出具有形状(10, 250, 150)。如何将DataLoader
的
输出转换为(2
浏览 1
提问于2021-10-12
得票数 0
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1
回答
如何使用
tensorflow.js
创建
粗糙
的
张量
javascript
、
tensorflow.js
、
ragged
我似乎想不出如何用
tensorflow.js
创建
一个粗糙
的
张量
。我
在
api文档
中
也找不到任何东西。 我正在做一个简单
的
猫对狗AI,并有不同大小
的
图像。我使用fs.readFileSync获取缓冲区,使用toJson方法,然后
在
训练数据中使用对象上
的
data属性
作为
向量。因为图像是不同
的
,每个矢量都是不同
的
大小,因此需要一个粗糙
的
张量</e
浏览 0
提问于2019-04-28
得票数 2
回答已采纳
3
回答
如何在Flux.jl
中
检查模型
的
输入尺寸?
julia
、
flux.jl
我有一个我正在使用
的
resnet模型。我最初使用成批
的
图像训练模型。现在它已经训练好了,我想对一张图像(224x224,3个颜色通道)进行推断。
作为
参考,imgs[:, :, :, 2]给出了: 224×224×3 Array{Float32, 3}: 0.4 0.419608 0.482353 0.490196
在
推理过程
中
,模型是否需要与训练时相同
的
维度
?有没有办法检查这一点,以确保我给出了正确
的
输入尺寸?更
浏览 42
提问于2021-11-22
得票数 3
回答已采纳
1
回答
用torch7模型测试单个图像
lua
、
machine-learning
、
torch
我根据链接训练我
的
模型。当我训练它时,它几乎达到了90%
的
精度。我正在使用vgg_bn_drop.lua模型,您可以
在
链接中找到该模型。但问题是,我不知道如何测试它
的
单个图像。所以,我想做
的
是,拍一张照片。假设图像
的
维数为
浏览 4
提问于2016-03-30
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何在元素较少
的
情况下获取`tf.PaddingFIFOQueue.dequeu_up_to`
的
批量大小?
python-3.x
、
machine-learning
、
tensorflow
中
的
示例代码。使用TensorFlow向语言模型(rnn)提供数据
的
标准方法
的
。如果批量大小是固定
的
,应该不会有任何问题。但是,如果我使用
的
是tf.PaddingFIFOQueue.d
浏览 0
提问于2017-06-24
得票数 1
2
回答
为什么
批处理
是默认LSTM
中
的
第二个
维度
?
machine-learning
、
deep-learning
、
pytorch
、
lstm
在
文档
中
,它是编写
的
: 我想知道为什么他们选择默认
的
批处理
维度
作为
第二个
维度
,而不是第一个
维度
。对我来说,将我
的
数据想象成[batch, seq, feature]比[seq, batch, feature]更容易。第一个对我来说更直观,第二个是反直觉<em
浏览 16
提问于2020-12-25
得票数 3
回答已采纳
2
回答
EinopsError:处理重排还原模式时出错"(b1 b2) h w c -> (b1 h) (b2 w) c“
python
、
einops
我正在学习einop
的
基础知识,以便将其合并到我
的
代码
中
。Expected 4 dimensions, got 3 错误消息似乎很明显,因为我指定了4个补丁,输出应该是
维度
(修补程序,c,h,w)。然而,我不知道我应该在哪里具体说明。我通过einop复习了教程,但我仍然没有真正找到这里
的
问题所在。
浏览 15
提问于2022-10-13
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何将tf.train.batch与enqueue_many=true结合使用
tensorflow
我正在寻找一个将tf.train.batch与enqueue_many=True结合使用
的
示例。
在
我
的
例子
中
,我有一个299,299,3形状
的
图像
张量
,当我调用函数get_distortions(image)时,它将返回形状
的
一个新
张量
。tf.train.batch(tf.unpack(distortions), 5, enqueue_many=True) 但是,当我sess.run(example_batch)时,我得到了一个长度为10
的</
浏览 3
提问于2016-03-02
得票数 1
回答已采纳
1
回答
更快
的
R-CNN包装数量
的
RPN
在
层
的
尺寸?
cnn
、
faster-rcnn
当我
在
部署阶段减少速度更快
的
R时,每个图像
的
样本数(来自配置文件:TEST.RPN_POST_NMS_TOP_N
的
参数)被设置为300个,这就是
在
非最大抑制之后要保持
的
包围框
的
数量。relu7_0_split_1', (1, 4096))('bbox_pred', (1, 84))我特别感兴趣
的</e
浏览 0
提问于2018-05-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras
张量
具有额外
的
维数,并导致net.evaluate()
的
错误结果
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
loss-function
我想使用度量学习自定义损失函数来训练Python和Keras
中
的
神经网络。损失使相似输入
的
输出距离最小化,使不同输入之间
的
距离最大化。数组(n,)
作为
目标变量传递给my_loss。
中
创建
了一个2D变量,因此build_indicator_matrix
中
的
L不是二维
的
,而是三维
的
(TensorBoard
中
的
shape ? x ? x ? )。
作为
快
浏览 0
提问于2019-08-19
得票数 2
1
回答
毕火炬
的
[-1,0]维范围是多少?
python
、
pytorch
、
tensor
、
softmax
因此,我很难理解有关Py手电筒中集合
的
一些术语。我不断地遇到同样
的
错误,我
的
张量
的
范围是不正确
的
,当我试图谷歌
的
解决方案时,解释往往更加混乱。我传递了一个一维
张量
,但它告诉我,它期待一个范围
的
[-1, 0], but got 1。 A范围是什么?为什么把1
的
维数与1
的
维数进行比较,[-1, 0]
的
意思是??我为这个错误寻找了一个解释,我发现像这个链接这样
的
东西对我
浏览 3
提问于2020-01-12
得票数 7
回答已采纳
1
回答
送料过程
中
形状变化
的
原因--批量加工用流图
python
、
numpy
、
tensorflow
、
deep-learning
、
conv-neural-network
PoseEstimator.estimate_paf(peaks, self.heatMat, self.pafMat)因此,self.tensor_heatMat和self.tensor_pafMat需要
批处理
张量
我对这些占位符
的
输入数据是:heat_maps = outputs[:, :, :, : 19] ValueError
浏览 0
提问于2019-09-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么结果不同于Keras模型
中
的
调用和预测?似乎预测忽略了任何随机生成
的
值。
python
、
tensorflow
、
keras
在
调用模型和调用predict方法之间,我看到了不同
的
行为。似乎预测会忽略所有随机生成
的
值。 在这个中,我试图将随机过程引入我
的
网络。当用
张量
调用模型时,我看到预期输出,其中输入项会产生一些噪声。当对相同
的
数据调用predict时,我只看到相同
的
输出。因此,我保存模型
的
权重,并将权重加载到类似的模型
中
,没有任何噪声,以验证我
的
假设。实际上,
在
没有噪声
的
情况下,当调用predict时
浏览 3
提问于2020-04-16
得票数 1
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1
回答
修正自定义丢失函数
中
的
批处理
大小(以便能够使用未堆栈)
python
、
tensorflow
、
keras
在
方法call(self, y_true, y_pred)
中
,我想解压
张量
y_true,但这不起作用,因为它是形状
的
(None,13,13,5,25),即
批处理
维数未知。是否有一种
在
培训期间修复
批处理
维度
的
方法,以使call()方法
的
输入是-例如- (8,13,13,5,25)。就像这样:train_batches = dataset.batch(BATCH_SIZE) 我试图
在<
浏览 1
提问于2022-05-30
得票数 0
2
回答
二进制矩阵,其中1位于行
的
最大值处。
tensorflow
假设我有
张量
[0.9, 0.1]][[0., 1.], [1., 0.]]
在
我
的
例子
中
,第一个
维度
是
批处理
大小,所以它是'?‘
浏览 4
提问于2017-05-26
得票数 0
回答已采纳
2
回答
PyTorch扁平不保持
批处理
大小
python
、
pytorch
在
Keras
中
,使用Flatten()层保留
批处理
大小。例如,如果扁平
的
输入形状为(32, 100, 100),则平坦
的
Keras输出为(32, 10000),而在PyTorch
中
为320000。
浏览 7
提问于2020-02-07
得票数 9
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