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我正在尝试做pyplot hist，但它返回“NaN应当与x具有相同的形状”，而我没有任何权重，并且x和weight具有相同的形状。platform_sales_by_year.loc[platform_sales_by_year['platform'] == platform]
ax_1.hist(x=x['year_of_
浏览 5提问于2021-04-13得票数 0
我试图在熊猫系列(Df_plot)中绘制一个列的柱状图。由于我希望y轴是一个百分比(而不是计数)，所以我使用权重选项来实现这一点。正如您在下面的堆栈跟踪中所发现的，权重数组和数据序列具有相同的形状。为什么我仍然得到错误，告诉我w和x不是相同的形状？site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 5649, in hist
浏览 2提问于2016-12-07得票数 6
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我正在创建一个自定义的层，在激活之前需要将权重乘以元素。当输出和输入的形状相同时，我可以让它工作。当我将一阶数组作为输入，而将二阶数组作为输出时，就会出现问题。tensorflow.multiply支持广播，但当我尝试在Layer.call(x，self.kernel)中使用它将x乘以self.kernel变量时，它报告说它们的形状不同，如下所示：
浏览 1提问于2017-11-14得票数 6
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我不确定如果我在函数中定义层并在外部调用它，层的权重是否会被重用。def forward(x): y = Dense(1, activation='sigmoid')(y)然后使用它作为tensorflow的接口，如下所示：y2 = forward(x2)
层的权重会被重
浏览 4提问于2017-03-18得票数 2
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组卷积在Keras中可用，使用代码如下：
然而，对于我的特定应用，我要求在训练期间，组卷积中的每个组具有相同的权重。例如，如果我有一个形状为8x8x32的张量，并且我想要groups = 2和filter_size=3x3，那么normal group卷积将使用两个3x3x16张量来卷积8x8x32的前半部分和
浏览 0提问于2020-04-15得票数 3
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我试着在张量流中写和(逻辑运算)，有两个输入和两个权重相乘得到一个数字，并把这个数字加到偏置中，我的问题是把发送X(输入)和W(权值)相加到形式上。这是我的代码>>import numpylearning_rate = 0.01
training_epochs",x," y =", y," result :",sess.run(
浏览 5提问于2015-12-04得票数 4
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有些权数(Linear，Embdedding)的形状类似于tensorflow 2语法，但我很难从GRUCell中转换权重。GRUCell有四个权重：
形状gru_cell/gates/bias:0 of (2 x H, )，形状gru_cell/candidate/kernel
浏览 7提问于2020-11-16得票数 4
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根据Keras中的shared layers documentation，可以创建一个共享层，并使用不同的输入形状实例化它。它给出了一个Conv2D共享层的示例，如下所示： a = Input(shape=(32, 32, 3))assert conv.get_input_shape_at(1) == (None, 64, 64, 3
浏览 19提问于2019-01-03得票数 2
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我有以下批次形状：以及以下权重变量：但当我做tf.batch_matmul时如果出现以下错误，我将失败：
ValueError:形状，)和()必须具有相同<
浏览 1提问于2016-04-26得票数 6
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我正在尝试创建一个简单的加权损失函数。定义自定义损失函数使用我们的自定义损失函数进行测试不起作用
model.compile('ada
浏览 0提问于2018-01-04得票数 18
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我想在使用tensorflow后端的keras中重用内核权重。tf.version = 1.11.0from tensorflow.python.keras.layers import Input <tf.Variable 'Network_1/conv1/bias:0' shape=(64,) dtype=float32>]
如何重用内核权重</
浏览 1提问于2018-11-07得票数 0
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我的问题是，使用这个频道是否应该是同一幅图片？就像上面提到的。会不会有任何问题，这是否正确的做法？谢谢你的回答！
浏览 2提问于2017-11-06得票数 3
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我有一个具有许多2度节点的图(从LineString派生)。为了简化图，我想把它简化为度不等于2的节点，但仍然包含相同的整体连接。你可以在下面的图片中找到我的意思的一个例子。因此，如果两个度为3的节点之间存在多个节点，则应该删除中间的所有节点和边，并在两个deg=3节点之间建立单个连接，其权重应与省略边的总和相同。
浏览 18提问于2021-07-23得票数 0
假设我训练了一个TensorFlow模型并保存了它，现在有了一个不同的模型，我想对模型中的一些层(它们具有相同的形状)使用保存模型中的一些权重。例如，假设在我保存的模型中，我保存了一个名为"v1“的权重张量(具有某种形状)。在我的新模型中，我有一个名为"v2“的权值张量(它的形状</
浏览 5提问于2016-10-09得票数 5
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我有一组在matlab中实现的训练模型的权重。我想将权重传递给tensorflow。然而，具有500个单元tf.rnn.rnn_cell.LSTMCell具有形状为(1524,2000)的权重矩阵。这与我的权重大小完全不相符。
我的模型有3个隐藏层，每个隐藏层有1000个节点，最后一个隐藏层是时间层(递归)。输入维度为1539。输出维度为1026。时间层具有1<e
浏览 1提问于2016-12-23得票数 0
所以我尝试了这个网站上的一些解决方案，但它不起作用(我在评论中保留了我的测试)。= tf.placeholder(tf.float32,[None, 28, 28, 1]) #28 * 28 taille image 1 = 1pixel car noir et blanc "X"b" = constante Y = tf.nn.softmax(tf.matmul(tf.reshape(X,batch_
浏览 6提问于2017-08-31得票数 4
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我有一个二维值的数组，我正在尝试分析空间相关性。为了像python中的那样计算2D自相关，pysal提供了一个实现。1)如何将2D数据转换为pysal期望的一维数组?2)如何构造基于距离的权重数组w(输入点数组在中意味着什么？)
浏览 0提问于2016-01-10得票数 3
我用(5x128x128x3)大小的输入形状训练了一个CNN模型，得到了(5x128x128x3)的训练权重。顺便说一下，我想使用这个权重来训练(7x128x128x3)大小的输入数据
所以，这就是我的问题，我应该只使用相同形状的输入吗？我想知道是否可以使用
浏览 0提问于2019-09-20得票数 2
我正在尝试建立一个具有共享输入权重的神经网络。
给定形式为X=[x_1, ..., x_p, v_1,...,v_p,z1,...,z_p,...]的pk输入和形状为(p, layer1_size)的权重矩阵w，我希望将第一层定义为sum(w, x_.) + sum(w, v_.) + ...。换句话说，输入和第一层应该是完全连接的，其中权重在不同的</e
浏览 2提问于2017-10-23得票数 0
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