我试图使用tf.nn.embedding_lookup(),并收到以下警告:
UserWarning: Converting sparse IndexedSlices to a dense Tensor of unknown shape. This may consume a large amount of memory.
我在这个中读到为了避免这个问题,我们应该确保tf.nn.embedding_lookup()的params输入是一个tf.Variable。
但是我传递给tf.nn.embedding_lookup()的已经是一个张量,它是另一个操作的输出,我想我不能用它来初始化tf.Va
我一直在尝试用TFLearn训练一个数据集来实现一个卷积神经网络。我有10个类的数据集,图像大小为64*32,3个输入通道和2个输出,即图像检测/未检测。
这是我的密码。
# Load the data set
def read_data():
with open("deep_logo.pickle", 'rb') as f:
save = pickle.load(f)
X = save['train_dataset']
Y = save['train_labels']
我想在tensorflow示例中从给定的inceptionV3中进行转移学习。按照分类图像示例和这里给出的操作符和张量名称,,我可以创建我的图形。但是,当我将一批大小的图像(100、299、299、3)放在预计算的初始图中时,我在pool_3层得到以下形状错误:
ValueError: Cannot reshape a tensor with 204800 elements to shape [1, 2048] (2048 elements)
这个inceptionV3图似乎不接受图像批处理作为输入。我错了吗?
TLDR:给定两个张量t1和t2,它们表示具有形状c,h,w的张量的b样本(即每个张量都有形状b,c,h,w),我试图有效地计算出所有i、<code>d10<//代码>的t1[i]和t2[j]之间的成对距离。
更多的上下文--我已经为我的火车和测试数据(CIFAR10)提取了k激活,并且我正在尝试实现k--最近的邻居。一个可能的伪代码可能是:
for te in test_activations:
distances = []
for tr in train_activations:
distances.append(||te-tr||