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(X,Y),(test_x,test_y)=cifar.load_data(one_hot=True)
test_x=test_x.reshape([-1,32,32,3])
convnet=input_data(shape=[None,32,32,3],name='input&#
浏览 19提问于2017-02-27得票数 1
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我训练它玩X(而O动作是随机的)。经过12小时的训练，比赛打得还不错，但并非完美无缺。现在我想同时训练两个网，一个是X移动，另一个是O移动。但是，当我尝试在第二个网络上执行model.predict(状态)时，会出现以下错误：
ValueError: Cannot feed value of shape (9,) for Tensor 'InputData#reverse values o
浏览 3提问于2016-10-06得票数 0
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[ 0. ]]])
array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 1],shape : (2501, 9)input_lay
浏览 4提问于2017-06-17得票数 0
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我正在尝试运行一个使用CNN检测肺癌的代码。脚本是这样的:我正在尝试训练一个CNN模型。当我在训练时使用model.fit时，我得到一个错误 from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected
from当我在训练时使用model.fit时，我得到
浏览 14提问于2020-03-31得票数 0
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我正在使用精灵宝可梦kaggle数据集玩tflearn。我试着把口袋妖怪的名字作为word2vec，其余的作为正常矩阵。我正在尝试对数据进行预处理。
print('shape train Y: ',trainY.shape)
打印语句显示shape trainX: (800, 8) shape train Y: (
浏览 0提问于2017-04-15得票数 3
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(
g = tflearn.input_data(shape=[_predict(x)[0]
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tflearn/models/generator.py", lin
浏览 1提问于2016-11-14得票数 0
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我在这里遵循了标准的CIFAR10keras教程：(32,32,3)7200 train samplesUsing real-time data augmentation, subf
浏览 2提问于2016-07-07得票数 0
我想要一个输出和输入一样大的ConvNet。因此，我使用TFLearn库实现了它。因为我只想要一个简单的例子，满足这些目的，我只设置了一个卷积层与零填充相同的输出大小作为输入。以下是守则：Y = Y.reshape([-1, 400, 400, 1])
net = <em
浏览 3提问于2016-05-15得票数 2
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我试图进入机器学习，我已经决定开始使用tflearn。我使用tflearn的快速入门指南来获取基础知识，并尝试使用神经网络来完成我为自己设定的任务:从鲍鱼的维度预测鲍鱼的年龄。，因此我设置了输入层如下：添加了四个具有默认线性激活函数的隐藏层：
net = tflearn.fully_connected, subfeed_t.name
浏览 0提问于2017-04-05得票数 0
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我目前正在尝试开发一个带有tflearn的CNN，用来检测物体。我的数据来自一个pickle文件，所以我没有任何.png文件或类似文件。=0.8): model.fit(X_
浏览 2提问于2017-08-08得票数 0
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我正在尝试用tensorflow创建一个情感分析NN。
我认为这个错误与输入"layer = tflearn.input_data(None，100)“有关。testX = pad_sequences(testX, maxlen=100, value=<e
浏览 0提问于2018-10-15得票数 0
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我已经保存了一个DNNestimator，现在我正尝试使用该模型对一些数据进行预测。model_dir=None)
x={'x': train_vec.values},a=np.expand_dims(test_vec.iloc[0].values,axis=<em
浏览 0提问于2018-09-15得票数 0
我是这样读png的：key, value = tf.WholeFileReader().read(trainInputQueue)images = tf.reshape(images,()})
当我训练模型时，我如何确保我使用</em
浏览 2提问于2016-09-28得票数 3
我使用tflearn成功地构建了一个用于(医学)图像分类的简单CNN网络。当我尝试向CNN添加元数据时，我遇到了这个问题:ValueError: Cannot feed value of shape (96，2) for Tensor 'TargetsData/Y:0'，它具有shape '(1390，2)‘。X, Y, Z = train
浏览 0提问于2018-11-12得票数 0
我正在尝试使用tflearn和我自己的数据来训练模型。
我有19748个灰度图像，我想使用我的模型进行训练。我使用tflearn的Image_Preloader方法来输入图像。但是当我开始训练过程时，我得到了这个错误"ValueError: Cannot feed value of shape (64，32，32) for张量u‘’InputData/X
浏览 1提问于2017-05-14得票数 1
当使用Keras对时间序列数据进行预测时，当我试图使用批处理大小为50来训练模型时，就会出现错误，然后尝试使用批处理大小1(即只是预测下一个值)对同一模型进行预测。(next_pred, (next_pred.shape[1], 1, next_pred.shape[0])) forecastPredict =错误是：
Valu
浏览 5提问于2017-04-30得票数 34
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我的目标是建立一个卷积网络来预测蛋白质中每一个氨基酸的三个角度。我在调试需要整形操作的TFLearn DNN模型时遇到了问题。DNN的输出为六个数字，表示三个角度的正弦线和余弦。我构建了一个非卷积的DNN，它显示了良好的初始学习行为，这与我在
浏览 5提问于2017-08-17得票数 0
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我有一个经过训练的TF模型，它对序列化(TFRecord)输入进行操作。图像数据具有可变形状，并通过tf.image.resize_images(...)转换为229x229x3形状。我从以下函数获得我的features张量(传递给预测图)： """ :return: Image as a tensor
&
浏览 2提问于2017-03-21得票数 2
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我训练了一个递归神经网络(LSTM)，并保存了权重和计量器。当我检索用于预测的元计时器时，只要序列长度与训练期间相同，一切都会完美地工作。当从元计时器检索图形时，如何更改输入的序列长度？在培训期间，我使用占位符x和y来输入数据。sess.run(..., feed_dict={x: batch_x})ValueError: Cannot fee
浏览 3提问于2016-08-18得票数 3
在我的项目中，我想做脱机训练，这意味着它将以批量方式处理样本(我设置在model.fit()中)，并且我只想实时预测一个样本，所以我使用：但它显示了错误：
`ValueError: Cannot feed value of shape (1, 3) for Tensor 'input_11:<
浏览 7提问于2017-01-19得票数 3
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