我已经被这个错误困扰了很长一段时间，有没有办法在不降低我的tensorflow版本的情况下解决它呢？到目前为止，我找到的所有解决方案都推荐使用TF<2.0，而我不想这样做。当前TF版本= 2.4.1，Keras版本= 2.4.3，使用google colab 我正在尝试将SHAP GradientExplainer与VGG16模型一起使用，以了解特定层如何影响预测。代码是： e = shap.GradientExplainer((model.layers[7].input, mod
浏览 63提问于2021-02-02得票数 1
队员们， 我是张量流的新手，我正在尝试根据我在网上阅读所学到的知识来构建一个程序。我基本上是在使用我已经掌握的数据来学习和测试模型。我的数据中只有两列，一列是要素，另一列是标签。我得到的错误如下。 ValueError:无法为形状为'(?，1)‘的张量'Placeholder_1:0’提供形状(40，)的值 我知道我在做一些错误的事情，我的张量
浏览 12提问于2019-02-05得票数 0
我使用TensorFlow来重建一个叫做“深度Voxel流”的CNN模型：。W_init=w_init, name='deconv4')
flow =
浏览 1提问于2019-01-29得票数 2
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我使用tf.placeholders()操作来输入作为2D张量的可变批大小，并在调用run()时使用提要机制为这些张量提供不同的值。我得到了
embedding_input = [tf.nn.embe
浏览 1提问于2015-11-24得票数 12
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说：
返回一个尺寸为1的新张量，该张量插入到指定位置。.X= torch.tensor(1，2，3，4) >>> torch.unsqueeze(x，0)张量([ 1，2，3，4]) >>> torch.unsqueeze(x，1)张量([ 1，2，3，4]
浏览 7提问于2019-07-28得票数 100
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问题是我只有一个特征输入，形状是一维的。我从一个存储的文件中获取数据，该文件包含日期和一个要通过system.Here运行的“德里”feature.These特征。,np.asarray(y[len(X)-test_len:])但是当我运行这段代码时，我得到了以下错误错误的原因是下面这一行：有人能帮我
浏览 1提问于2018-07-08得票数 1
我现在已经了解到Multiply()要求张量具有相同的维度，这就解释了我的问题。 然后我想我可以创建一个形状(?，64，64)的张量，通过连接？复制掩码，然后使用Multiply()。但是，我无法创建这个张量，因为我没有?的值。(我尝试使用Img.shape，但因为它是一个NoneType，所以它给我一个错误) 我还决定用类似于: rFD1 = K.zeros_like(img) rFD1:，::2，::2 = img:，::2，::2这样的元素来更改
浏览 25提问于2019-02-19得票数 1
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输入：(bs，timesteps，input_dim) ->张量(“堆栈:0”，shape=(?当我使用模型摘要时，它显示的结果具有正确的输出形状：
但不是在建筑过程中。因此，当我想通过使用un堆栈(output，axis=1)将张量解压到每个时间步骤* (bs，10)的张量列表时，我会收到这个错误: ValueError:无法从形状(?，?，100)推断num。我的错误</
浏览 0提问于2018-10-05得票数 0
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对于测试，我看到了最终结果的形状。我使用matplotlib或PIL来做这件事，但是我不能把张量改成numpy。由于会话的原因，即使我使用eval ()，我也无法执行任何操作。我可以把张量看作一个图像吗？mytensor1) # mytensor
arr_ = np.s
浏览 0提问于2018-06-17得票数 5
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我是新的张量流，并试图安装在我的RHEL 7机器使用以下命令。由于一些限制，我无法将机器直接连接到互联网，所以使用从张量流站点下载的whl文件。pip install tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
无法找到满足six>=1.10.0需求的版本(来自tensorflow==0.5.0) (来自版本：)，无法为six
浏览 3提问于2015-11-16得票数 2
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np.array([2,4])*** ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)
但是，错误信息暗示我走在正确的轨道上
浏览 4提问于2015-09-28得票数 5
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我试图导出一个经过训练的模型和权重，以便在C++中使用LibTorch进行推理。然而，输出张量结果不匹配。
输出张量的形状是相同的。我们无法记录Python值的数据流，因此这个值在将来将被视为常量。这意味着跟踪可能不会推广到其他输入！/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torch/tensor.py:435: RuntimeWarning:迭代张量可能会导致跟
浏览 1提问于2019-06-26得票数 1
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：我认为通过使用函数tf.data.experimental.dense_to_ragged_batch (它将密集的张量表示转换为粗糙的张量表示)，我找到了一些解决办法。与tf.data
浏览 3提问于2020-03-30得票数 2
1回答
我有一个清单：我还有一个张量变量：现在，我想使用theano.scan在给定索引的情况下获取列表中的相应项： non_sequences=theano.
浏览 1提问于2016-12-11得票数 0
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我在张量流中有一个张量，它的大小是(2,16384，11)。我试图使用tf.slice函数从数组中提取一维张量。我可以将数组中的两个点命名为开始和停止。但问题是，这返回一个维度为(0,16383)和(1,16383)的张量。访问长度为0的数组是一个问题；我知道您只能使用访问器而不是访问器，否则就会出现错误。
&
浏览 0提问于2021-07-03得票数 0
1回答
我发现不可能获得n维数组中的最大张量，即使是通过对张量求和并使用gather或gather_nd也是如此。我需要得到每个(-1，0，30)，(-1，1，30)，(-1，2，30)和(-1，3，30)的最大权重集合，所以在第二维的每个张量下。但在上面运行tf.gather或tf.gather_nd不起作用，即使是在预先拆分数据并使用</e
浏览 0提问于2017-08-18得票数 0
我想向TFDS中添加一个TensorFlow数据集，其中包含一组形状未知的秩2张量。为了定义这些特性，我使用了以下特性tfds.features.Tensor(shape=[None, None], dtype=tf.float32)。但是，当我尝试加载数据集时，它会失败，并显示以下错误： d = tfd
浏览 2提问于2020-02-27得票数 2
TLDR
我有一个(Batch_size，R)形状张量，我将为每个R特性分别运行一个嵌入层。我编写了以下代码，将输入(Batch_size，R)形状的张量拆分为R(无，)片。np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) [数组(1，3，5，dtype=int32)，数组(2，4，6，dtype=int32)]
由于种种原因，这显然是不可取的。不幸的是，我在
浏览 3提问于2021-09-01得票数 1
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面片的大小会发生变化，并表示为张量：patches = [] patch =tf.stack(patches, axis=0)但是我在最后一行得到了一个错误的我使用最后一行的原因是，我的代码需要指定通道数，否则会得到ValueError: The channel dimension of the
浏览 3提问于2017-07-12得票数 2
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结果表明，由于params是一个2x2张量，输出是一个形状为2，2，2，2的张量。(loss, flat_params)将引发一个错误，因为梯度将被视为None。这个技巧确实有效，并使您的恒河与其预期的形状(2x2矩阵)。然而，在我看来，当您有一个复杂的模型时，使用它会很麻烦，如果您通过内置函数(如tf.layers.dense，.)创建模型，则无法应用。当tf.hessians是任意形状的张量列表时，没有直接的方法
浏览 3提问于2018-08-21得票数 4
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