我在使用自定义训练模型进行预测时遇到了问题。 它输入128维向量并输出两个值。到目前为止，我的模型是这样的： _________________________________________________________________Total params: 16,770Non-trainable params: 0 因此，我尝试输入数据
浏览 48提问于2021-08-03得票数 1
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当试图调用tensorflow服务中的某个特定模型的预测时，我遇到了一个奇怪的错误：AbortionError服务容器，成功地移动了一些模型，并检查我可以获得客户响应(我可以)。我通过在keras中构建和训练它们，然后导出它们并加载到tf服务中来建立我的模型，如答案所示。
它正在失败的<
浏览 0提问于2018-04-19得票数 0
我正在试图建立一个TF模型，它采用1,3形状的张量输出是相同的const { sequential,} = require('@tensorflow/tfjs-node');
layers.dense= model.pre
浏览 3提问于2022-04-11得票数 0
我正在tensorflow中训练一个模型，在tensorflow中，输入不是批处理的，而是形状的单个输入： (48,187,621，64) 当我在模型l_regularization中传递此输入时，如下所示l_regularization = make_regularization(l_cost_volume)
File "/usr/local&#
浏览 78提问于2020-08-19得票数 2
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我使用预先训练好的InceptionV3模型进行了学习迁移，并保存了h5模型文件。在那之后，我就能做出预测了。现在，我想使用TFLiteConverter.convert()方法将h5模型转换为tflite文件，如下所示： tflite_model = converter.convert()
File "C:\Anaconda3\lib\si
浏览 1提问于2019-01-16得票数 3
v=z1PGJ9quPV8&t=28s这里是一个癌症检测的小项目，它已经提供了数据集和colab代码，但我在执行时遇到了问题 model.fit(x_train, y_train, epochs=1000) 它显示: ValueError:层"sequential“的输入0与层不兼容:预期的shape=(无，455，30)，发现的shape=(无，30) 我看了评论，有些人也有同样的问题
浏览 29提问于2021-11-22得票数 1
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使用预训练的ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320_co17_TPU-8进行实时目标检测。模型的默认输入维数为320 x 320。我怎么才能解决这个问题？
除了路径之外，这是配置文件的编辑。
浏览 5提问于2022-05-09得票数 0
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云ML模型预测
、、、
我已经在云ML中部署了tensorflow保存的模型，用于文本分类，如下所示： keep_probpredictions:0')
它的部署没有错误如何为我训练的模型将其
浏览 0提问于2018-08-12得票数 0
我想使用经过训练的RNN语言模型来做inference.So：tensorflow::MetaGraphDef graph_def;TF_CHECK_OK(session->Create(graph_def.graph_def()));Tensor checkpointPathTensor(<em
浏览 0提问于2018-07-13得票数 4
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layers.embedding有一个参数(input_length)，将其描述为：
你能帮我指出我对整个逻辑理解上的失误吗？
浏览 2提问于2020-05-17得票数 4
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在C++中，有没有办法通过对Run方法的一次调用就将多个输入提供给模型？我尝试使用feed_dicts的std::vectorstd::vector<std::pair<std::string, tensorflow({1, d_vlen_in});
tensorflow::Tensor n_tensor(tensorflow::DT_
浏览 2提问于2018-07-31得票数 2
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我正在尝试建立一个聊天机器人使用keras和袋子的文字模型。但是当我试图从前端输入答案时，这是我得到的错误:-这是我的密码:-
model = tensorflow.ke
浏览 1提问于2020-05-21得票数 1
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我需要将一个内核与一个通道的输入进行卷积，因此该层的输出将具有"input_channels“数量的内核。哪一个python/numpy/tensorflow卷积函数可以允许这样的卷积，其中内核中的通道数量不一定总是等于"input_channels“，而可以是1？
在tensorflow的conv2
浏览 0提问于2019-03-26得票数 0
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具有大量标签的多重分类
、、、、
我试图用一个热编码向量的大输入空间来构建一个分类器。输出应该是标签的向量，每个标签有10000个可能的标签。例如，标签可以对应如下内容：( 10级、992级、800级、23级、30级)等等。问:在PyTorch中编码和实现这样一个输出空间的最佳方法是什么？在做了一些研究之后，我发现有人推荐使用TensorFlow的softmax_cross_entropy_with_logits (抱歉，我似乎找不到我最初看到的地方了)。462185
浏览 0提问于2020-07-12得票数 0
简单的问题和我确定的答案很简单，但我真的很难将模型形状与张量匹配到模型中。这段简单的代码 x: [1,2,3,4,5,6,7,8,9meanAbsoluteError'});
mod
浏览 11提问于2020-03-06得票数 2
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我正在尝试创建一个使用Keras的tensorflow模型，它与Google的机器学习引擎兼容。我有一个现有的经过训练的Keras模型，它接受向量浮点输入。我在现有模型的前面引入了一个字符串向量输入层。这将传递要预处理的字符串。我试图使用Lambda层对图像数据进行预处理。在预处理过程中，为了解码字符串jpeg数据，我需要从张量中删除批处理维度。
浏览 1提问于2019-03-27得票数 1
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我在Tensorflow中构造了一个神经网络，并且正在使用情感维度来构建一个预测模型。几个维度是愤怒、悲伤、Joy、惊讶、积极、消极等等。我的目标是尝试将不同的维度组合起来，看看我是否能找到它们之间的非线性关系(我使用的是自组织模糊神经网络)和我想要预测的东西。然后，我创建了一个函数，它接受我想要尝试的列，然后将我的熊猫数据分解成训练和测试，训练模型</e
浏览 3提问于2021-03-21得票数 0
我试图从TensorFlow中的卷积层获取图像数据。我有一个数组，如：其中N是图像的个数，宽度和高度是图像的维数，通道的索引是通道。我需要的是另一个4D数组，如：其原因是N和通道循环，得到每个图像的ech通道的二维字节数组。
浏览 2提问于2016-07-25得票数 0
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sequential" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 81), found shape=(None, 77)from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import De
浏览 2提问于2022-04-20得票数 1
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我有形状为[batch_size, x, y]的数据，我想通过一个最大池化层将x和y平面上的2D部分合并在一起，从而为batch_size中的每个元素留下一个由这些最大值向量组成的2D矩阵。但是tensorflow的layers.max_pooling2d要求输入有4个维度。解决这个问题的唯一方法是将每个示例的维度扩展为一个“虚拟”的第四
浏览 8提问于2017-06-17得票数 1
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