我有两个numpy数组(X,Y),我想将它们转换为tensorflow数据集。According to the documentation应该可以运行 train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X, Y))
model.fit(train_dataset) 然而,当我这样做时,我得到了错误:ValueError: Shapes (15, 1) and (768, 15) are incompatible 如果numpy数组的形状与预期的输入/输出不兼容,这将是有意义的。但是如果我使用model.fit(X,Y)使用numpy数组运
当我尝试拟合我构建的模型来对图像进行分类时,我总是得到错误:
ValueError: Input 0 of layer thumbnail is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [160, 240, 3]
我不知道为什么会这样,因为图像都是正确的形状:(240,160,3)个图像。我将所有标签和示例放入loadData()函数的tf.data.Dataset中。Sequential模型期望(例如,标签),所以我想这是很好的。
import numpy as np
i
我正在尝试用CamVid数据训练SegNet模型。我从https://github.com/ykamikawa/tf-keras-SegNet拿到了源代码。然而,我得到了以下错误: ValueError: Input 0 of layer conv2d_152 is incompatible with the layer: expected ndim=4, found ndim=3. Full shape received: [360, 480, 3] 训练数据形状为(233,360,480,3)。我读了一些解决方案,他们说我需要向模型提供(无,360,480,3)形状数据。如何将我的数据重
我使用tf.keras.utils.image_dataset_from_directory将图像加载到tensorflow的数据集中。然而,我对它是如何工作的感到困惑。我只是想要能够从数据集中显示每个图像。
data = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory('/content/gdrive/MyDrive/Skyrmion Vision/testFiles/train/',batch_size=1,image_size=(171,256))
data_iterator = data.as_numpy_iterator()
b
我想通过应用tf.data.Dataset来输入数据--我的模型。
在检查了TF2.0的文档之后,我发现.fit()函数()接受:
x-一个tf.data数据集.应该返回(输入、目标)或(输入、目标、sample_weights)的元组。
因此,我编写了以下概念代码的简单证明:
from sklearn.datasets import make_blobs
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Model, Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from
我已经在TF服务器上部署了yolov3对象检测模型。我可以成功地对单个图像进行推断,现在我想测试多批图像的服务器容量,但是当我试图传递多个图像时,我会得到一个错误:“无法挤压昏暗,预期维数为1,得到6\n\t [{{node 3/yolo_nms/挤压}]”saved_model签名如下
The given SavedModel SignatureDef contains the following input(s):
inputs['input'] tensor_info:
dtype: DT_FLOAT
shape: (-1, -1, -1, 3
我尝试将一些图像写入tfrecord文件,但我发现它太大了。然后,我尝试将原始jpeg字节写入tfrecord文件。但当我尝试读取它时,有一个异常: ValueError: Shape必须是等级0,但对于'DecodeJpeg‘(操作符:'DecodeJpeg'),输入形状为32,等级为1。
下面是我的代码
import tensorflow as tf
import os
def write_features(example_image_paths, tf_records_path):
with tf.python_io.TFRecordWriter(tf
我正在Tensorflow 2.1上设置一个图像数据管道。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:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Cannot batch tensors with different shapes in component 0. First element had shape [256,384,3] and element 3 had shape [160,240,3]
我试图重现这段代码的结果:,据我所知,我遇到的第一个问题是,https://github.com/vjayd/Image-Alignment-using-CNN数据是灰度图像,而不是彩色图像,所以为什么他使用rgb2gray函数将它们转换成灰度图像 for img_train in glob.glob(trdata):
n = io.imread(img_train)
n = rgb2gray(n)
n= resize(n,(28,28))
train_x.append(n.reshape(1, 28, 28)) (1, 1, 28, 28)在这一行中是什么意
我正在建立一个基于音频的深度学习模型。作为预处理的一部分,我想在我的数据集中增加音频。我想做的一个增强是应用RIR (房间脉冲响应)函数。我正在和Python 3.9.5和TensorFlow 2.8一起工作。
在Python中,标准的方法是,如果RIR作为n个抽头的有限脉冲响应(FIR),则使用。
import numpy as np
from scipy import signal
import soundfile as sf
h = np.load("rir.npy")
x, fs = sf.read("audio.wav")
y = signal.l
我正在使用Kaggle数据集开发一个数字分类器模型:https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data?select=test.csv 当使用np.array对象拟合模型时,它工作得很好,但我不能传递tensorflow ds对象。下面是我使用ds对象进行训练/验证数据的代码: import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from functools import partial
train_df = pd.
我正在尝试使用TensorFlow、Keras和ImageDataGenerator从头开始构建一个模型,但它并不像预期的那样。我使用生成器只是为了加载图像,所以不使用数据增强。有两个文件夹的火车和测试数据,每个文件夹有36个子文件夹填充图像。我得到以下输出:
Using TensorFlow backend.
Found 13268 images belonging to 36 classes.
Found 3345 images belonging to 36 classes.
Epoch 1/2
1/3 [=========>....................] - ETA: