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沙龙
1
回答
使用niftynet预训练模型时遇到
的
问题
、
、
我想使用niftynet上可用
的
dense_vnet模型进行2类分割,它最初是做9类分割
的
vars_to_restore = ^DenseVNet\/(skip_conv|fin_conv)).)*$
错误
:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError
:
赋值
要求
匹配
两个
<em
浏览 0
提问于2019-05-31
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
修复
错误
"
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError
:
赋值
需要
两个
张量
的
形状
匹配
。“
、
我已经训练了
两个
简单
的
CNN模型来识别车牌号码,并将它们转换成
两个
函数: predict_provinces.py和predict_digits.py。它们可以单独运行并返回真实数字。但是,当它们一起运行时,
错误
显示为"
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError
: Assign
需要
两个
张量
的
形状
匹配
。cv2.im
浏览 61
提问于2019-03-24
得票数 1
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1
回答
如何
理解tensorflow
错误
信息?
、
我发现来自TensorFlow
的
错误
消息,特别是在运行时(即在sess.run()中)。解释
如何
理解
错误
信息
的
文档很少.例如,有一条
错误
消息: File "/home/hyh/anaconda3/lib/python3.6/site-packages, _device="/job:localhost/replica:
浏览 0
提问于2018-11-27
得票数 1
1
回答
单元方向(列方向)将单个列稀疏
张量
与矩形
张量
(相同行数)相乘
、
__mul__(b))[[30, 40], [ 8, 20]] 但是上面的代码给了我一个
错误
,即稀疏
张量
不能被广播以使
形状
匹配
。
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError
: SparseDenseBinaryOpShared broadcasts denseto sparse only; got incompatible shapes: [3,1] vs
浏览 5
提问于2021-12-01
得票数 1
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3
回答
在Tensorflow中删除
张量
的
维度
、
、
、
我有一个
形状
为(50, 100, 1, 512)
的
张量
,我想改变它
的
形状
,或者去掉第三维,这样新
的
张量
就有
形状
(50, 100, 512)了。tf.squeeze中尝试过tf.sliceb = tf.squeeze(a) 当我尝试打印a和b
的
形状
时,似乎一切正常,但当我开始训练我
的
模型时,出
浏览 0
提问于2018-09-22
得票数 6
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2
回答
TensorFlow变量名-保存/还原中
的
赋值
错误
在还原过程中,我将加载新
的
输入数据。restore方法引发此
错误
: 这似乎表明问题在Variable_2中,但是
如何
确定代码中
的
哪个变量对应于Variable_
浏览 2
提问于2017-04-30
得票数 0
2
回答
TypeError:“tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor”对象不支持项
赋值
、
我有这样一种情况,我取一片tf
张量
,我把它转换成numpy,我做了一些计算,最后我想把这个切片放回原来
的
位置,也就是tf
张量
。具体地说,这都是小批量生成/更改过程
的
一部分。mini_batch.shapeTensorShape([#samples, 640, 1152, 3])np_slice = mini_batchmini_batch[sample_index][:, :,
浏览 0
提问于2020-10-29
得票数 1
1
回答
使用可变输入
张量
列表
的
自定义Tensorflow操作
、
、
我试图在C++中编写一个定制
的
Tensorflow操作程序。此操作应以
张量
列表作为输入,并修改其内容。作为参考,
赋值
操作
的
input(0) (ref)是要
赋值
的
张量
,input(1) (value)是它
的
新值。输出
张量
(output_ref)只是对传播
的
input(0)
的
引用。("lhs input needs to be a ref type")); 与
赋值
操
浏览 0
提问于2019-05-24
得票数 1
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2
回答
期望dense_Dense1_input具有
形状
"a“,但得到
形状
为"b”
的
数组
、
这是一个带有机器学习
的
聊天机器人,我坚持使用‘构建神经网络’,第189行
的
培训代码为/ line /index.js model = tf.sequential
浏览 0
提问于2018-08-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
在层中选择输入和输出
的
值?基于什么?
、
那么,这个编码器模型是否是完成这项工作
的
正确模型呢?我不知道
如何
正确地设置输入维数,使其对所有类型
的
图形数据都有效。最后,它给了我一个
错误
,我不知道它从何而来,因为我想做投影,以便将数据投影到一个较低
的
维度,有人能帮我吗?
浏览 2
提问于2022-12-04
得票数 1
1
回答
用Tensorflow 1.15构造计算图时
如何
定义动态
形状
变量
、
、
、
、
系统信息OS平台和发行版(例如LinuxUbuntu16.04):LinuxUbuntu18.04从(源或二进制)安装
的
TensorFlow : Conda repoPython版本:3.7.7GCC/Compiler版本(如果从源代码编译): CUDA/cuDNN版本: 10.1
浏览 4
提问于2020-07-24
得票数 0
1
回答
如何
在使用pytrorch masked_select时保持2D (或更多)
形状
假设我有以下
两个
匹配
的
形状
张量
:torch.masked_select(a, selectors)tensor([ 0.0113, -0.1666, -0.0977, 0.51
浏览 3
提问于2020-09-16
得票数 4
1
回答
不能将float_ref类型
的
张量
赋值
给Tensorflow中
的
类型变量
我收到这样一条
错误
信息 prev_c = tf.get_variable('prev_c', [1, params.cell_size], dtype=tf.float32)p
浏览 1
提问于2017-09-05
得票数 0
1
回答
Tensorflow回归分类“
赋值
需要
两个
张量
的
形状
匹配
”
train_step_policy = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate = 0.01).minimize(cross_entropy_policy)W_fc3 = weight_variable([baseFeatureSizetrain_step_policy = tf.train.Gradien
浏览 2
提问于2017-03-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
带放线器
的
线性回归
数据集可在Kaggle上使用,我
的
尝试要点如下: 打印(torch.mean
浏览 0
提问于2018-07-30
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何
为可变大小
的
映像配置tf.data.Dataset?
、
、
、
我使用
的
数据集具有可变
形状
(h,w,3)
的
RGB图像,我无法找到使其工作
的
方法。当我调用tf.data.Dataset.batch()时,我会得到以下
错误
:我认为通过使用函数tf.data.experimental.dense_to_ragged_batch (它将密集
的
张量
表示转换为粗糙
的
张量<
浏览 3
提问于2020-03-30
得票数 2
1
回答
如何
在保持其他n>0尺寸
形状
的
同时沿轴0串接
张量
、
、
、
、
我
的
目标是获取shape(1, 2, ...n)
的
张量
列表,并将它们连接到shape(len(list), 1, 2, ..., n)
的
张量
中。我尝试过使用features = tf.reshape(f, [len(list), -1])并获得shape(len(list)
浏览 16
提问于2022-03-20
得票数 0
1
回答
并列
张量
[无,192]和
张量
[1,128]
、
、
、
、
如何
将
形状
为None,128
的
张量
为1,128
的
张量
连接起来。这里,第一个
张量
是一些未知长度
的
数据,第二个
张量
是不依赖于数据大小
的
固定
张量
。最后
的
输出应该是shapeNone,328。这是神经网络连接
的
一部分。Concatenate(axis = -1, name = 'DQN_Input')([ a, b]) 在这里,a.shape = (N
浏览 0
提问于2021-11-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
没有priors层和softmax层
的
YOLACT onnx
的
xrunc coreml模型
错误
、
、
、
我已经将YOLACT pytorch模型转换为没有softmax和priors层
的
onnx。然后我试着把onnx转换成coreml。终端显示没有
错误
地完成了。它还显示已完成模型编译,并且没有
错误
,如下所示。但是当我在macos上编译coreml模型时,
错误
显示: xcrun coremlc compile yolact_test_nosoftmax_simplify.mlmodel coremlc: Errorgeneric_elementwise_kernel: cannot broadcast [18, 18, 128
浏览 106
提问于2020-06-11
得票数 0
2
回答
用指数
张量
和tf.gather分割
张量
、
我试图用指数
张量
来分割
张量
。为此,我尝试使用tf.gather。但是,我很难理解,不能像我期望
的
那样让它正常工作:
tensorflow.python.framework.errors_impl.Invali
浏览 5
提问于2020-09-26
得票数 4
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