通常,在TensorFlow中不能对参差不齐的张量使用len()。import tensorflow as tfprint(len(x)) 由于参差不齐的张量没有实现长度方法,因此您会得到以下预期错误: TypeError: object of type 'RaggedTensor' has no len() 然而,我发现当我创建一个映射到tf数据集的函数时,出于某种原因,您可以对参差不齐的张量调用然后,当在训练中使用时,它将正确打印出
我有一个参差不齐的张量,在尝试创建模型并使用model.fit()时,我得到一个错误:TypeError: Failed to convert object of type <class 'tensorflow.python.ops.ragged.ragged_tensor.RaggedTensorContents: tf.RaggedTensor(values=Tensor("Cast_1:0", shape=(None,), dtype=float32), row_
列表,其中每个list()都是一个序列,并且具有形状[time_step, input_dim]。我通过此函数将数据转换为TensorflowRaggedTensor: data_shape = [len(i) for i in data]\hennm\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\
用于获取图像的代码如下所示:from tensorflow import convert_to_tensor
这段代码与TypeError (TypeError: path should be path-like or io.BytesIO, not <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>)不同
CPU...在anaconda环境中,它说它成功安装了,但是当我使用tensor flow (在环境激活的情况下)时,它显示一个错误消息:"ImportError: No module named 'tensorflow我针对环境运行了python=3.5更新(因为我的anaconda是2.7版本),并尝试使用此链接获取帮助。奇怪的是,其他包可以运行,但不能运行张量流。