在我的tensorflow代码中，我收到了以下反对意见警告：
使用tf.compat.v1.Session可以吗？
浏览 0提问于2019-06-29得票数 23
回答已采纳
1回答
我有一个Keras回调函数，它从特定的Keras层中检索值，如下所示： def run(self, fetches, next_batch): result = self.sess.run(fetches=fetches, feed_dict=feed_dict)
returnresult next_batch是tf1中的</e
浏览 20提问于2020-02-02得票数 0
回答已采纳
1回答
我已经建立了一个人工神经网络来预测寿险数据的值。当我恢复图时，我可以导入我的预测张量来查看我的值。-1.3.1\tensorflow\train_titanic.csv")feed_dict={inputs:train_predict_restore}
prob =sess.run(predict_restore,feed_dict</em
浏览 5提问于2017-10-17得票数 1
基本上，我希望有一个选项，将输入到图的中间，然后计算输出。我的一个想法是使用默认为零张量的tf.placeholder_with_default。然后，我可以混合使用加法的可选输入，但是在一个大的形状上添加，这似乎是很多不必要的计算。是否有更好的方法来实现这一点？.
sess.run([outp
浏览 7提问于2016-06-20得票数 12
回答已采纳
我已经阅读了tensorflow的指南，这里是，在本指南中使用了模型y= W*x +b的一维示例，之后我尝试为x创建二维。以下是我的代码：import numpy as nprd.seed(2)
print(sess.run(x_train))for i in range(1000):
sess.run(train,feed_di
浏览 2提问于2017-11-22得票数 0
回答已采纳
如果我正确理解(否)，有两种方法可以将numpy数组传递给tensorflow计算图：
使用tf.convert_to_tensor，将这个numpy数组转换为张量，然后使用这个张量进行任何计算。
浏览 4提问于2019-08-22得票数 3
回答已采纳
我的tensorflow图看起来是这样的：(输入图像)LookupError: gradient registry has no entry for: PlaceholderWithDefault
如何让图表知道在优化阶段只使用通常<em
浏览 2提问于2017-01-12得票数 2
1回答
predict.csv：1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1with() as sess: y_predict=(sess.run(tf.argmax(y4.eval(feed_dict以前的训练和测试代码
x=tf.placeholder(tf.float32，None,15) y=tf
浏览 1提问于2018-05-23得票数 0
我正在尝试将我的tf1代码迁移到tf2中。为此，我按如下方式更改了以下函数：
tf.losses.softmax_cross_entropy() into tf.compat.v1.losses.softmax_cross_entropy()
浏览 16提问于2020-05-06得票数 1
回答已采纳
在把batch_xs给x的过程中，我重塑了batch_xs，因为BATCH_SIZE是1，这是我的来源。我不知道是什么造就了ValueError。batch_xs = tf.reshape(mnist_list[0][j*BATCH_SIZE:j*BATCH_SIZE+1], [1, 784]) if (i +1)% MEMORIZE == 0:
accuracy_array
浏览 3提问于2016-02-03得票数 2
我正在尝试将具有50个通道的tif图像输入到tensorflow中。到目前为止，我已经试过tfrecord了，但没有任何运气。
我知道tensorflow中有几个函数可以读取图像。有没有更好的方法将多光谱数据输入tensorflow？
浏览 7提问于2017-12-14得票数 1
回答已采纳
sess = tf.Session()
在上面的片段中，它打印张量描述的“成本=张量(”logistic_loss_6:0“，dtype=float32)"，而不是成本的值。但是，如果我使用
cost = sess.run(cost,feed_dict={z:logits,y
浏览 0提问于2019-06-11得票数 0
我是python的新手，我正在尝试对我的个人图像数据运行CNN。我得到了合理的结果，但我的代码非常粗糙。目前我有两个问题: 1)我想使用最后一个隐藏的fc层作为数据的编码，并在“新”数据集上使用其他分类方法，我该怎么做? 2)我如何自动计算第一个fc层的输入大小？我有48x64的图像，当我更改架构中的某些内容时，我必须手动更改variables_lenet5方法中的</em
浏览 1提问于2018-01-12得票数 2
我正在学习教程here 为了创建一个python程序，它将创建一个深度梦幻风格的img并保存到磁盘上。我认为对以下代码行的更改应该可以解决这个问题： img = run_deep_dream_with_octaves(img=original_img, step_size=0.01)
display.clear_output
浏览 13提问于2020-08-24得票数 0
回答已采纳
1回答
假设我对MNIST数据有简单的TensorFlow模型，如下所示from tensorflow.examples.tutorials.mnist importfor i in range(1000): sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
培训完成后，我希望将测试数据转换为输出。y
浏览 3提问于2016-05-10得票数 1
回答已采纳
我正在学习Tensorboard，并且遵循中的代码import tensorflow as tfmnist = tf.contrib.learn.datasets.mnist.read_data_sets,784], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"]()]]
我知道我<e
浏览 0提问于2019-06-03得票数 0
我使用的是notMNIST数据集，这是分割70/30列车测试。 sess.run(training_op, feed_dictsummary_train, acc_train = sess.run([merged, accuracy],
浏览 0提问于2018-09-15得票数 1
在将数据输入占位符代码gist is 时出现错误tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError: You must feed
浏览 1提问于2017-05-18得票数 0
我正在使用构建线性回归的Tensorflow示例，我的代码如下：import tensorflow as tf
--> 340 run_
浏览 3提问于2016-05-17得票数 8
回答已采纳
最近，我试图重复和学习Nvidia在GitHub上发布的代码--gans的渐进式增长。但是，我发现有几个操作是基于官方API找不到参考的，如下所示。feed_dict = {}feed_dict[setter.op.inputs[1]] = value
setter.op.inputs是什
浏览 12提问于2018-12-17得票数 1
回答已采纳
云服务器
ICP备案
对象存储
云直播
实时音视频
腾讯云开发者
