这是一个非常新手的东西，所以我很抱歉这是显而易见的。: [None, 16, 16, 16] 所以我试着用tf.reshape或tf.expand_dim来设置一个'channel‘值--但是失败了，因为它不能把一个张量切片转换成一个张量(它就是这么说的)那么这里的问题是什么呢？不知何故，我需要在向量中加入另一个维度- input_shape需要一个通道来赋值，我认为这在这里没有意义，因为我没有任何RGB。self.netmodel.add(layers.Conv3D(filters=16, kernel_siz
浏览 6提问于2020-11-23得票数 0
排名和形状似乎是一样的，所以我不确定是什么问题。home/Workspace/image-recognition/app/model/per_pixel_deconv.py", line 141, in Model
File "/home/anaconda2/envs/image-recognition/lib/python2.7&#x
浏览 2提问于2017-01-28得票数 2
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当我运行下面的代码时，它会在每一个训练步骤中打印一个恒定的损失；我还尝试打印参数，这也不会改变。我是机器学习的初学者，所以我可能遗漏了一些显而易见的东西。(对类似问题的回答是，不应将权重初始化为零，但这里的权重是用截断的法线初始化的，所以这不是问题)。import tensorflow as tf import csvwith open('wine_data.csv&#x
浏览 1提问于2017-04-19得票数 0
我使用TensorFlow的tf.nn.conv2d将(3，3，64)输入与(3，3，64)过滤器进行转换，使用的是步长2和相同的填充。这是步幅、填充或数据格式的问题吗？
浏览 3提问于2022-06-08得票数 -1
我在火炬上得到了一个经过训练的神经网络，我需要在tensorflow中准确地重建它。我相信我在tensorflow中正确地定义了网络的架构，但是我在传递权重和偏置张量时遇到了困难。使用第三方包，我将火炬网络中的所有权重和偏置张量转换为numpy数组，然后将它们写入磁盘。我可以将它们加载回我的python程序中，但我无法找到将它们分配给tensorflow网络中相应层的方法。_1 = tf.nn.conv2d(input, kernel
浏览 0提问于2016-03-25得票数 13
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我对如何在TensorFlow中复制Keras ( PyTorch )卷积感到困惑。import torch.nn as nnm = nn.Conv1d(in_channels=237, out_channels=1024我试图在PyTorch of padding=(0,503)中添加填充物，但
浏览 19提问于2021-01-13得票数 2
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我试图跨越通道维度，下面的代码显示了令人惊讶的行为。我期望tf.nn.max_pool和tf.nn.avg_pool在输入完全相同的参数时会产生相同形状的张量。事实并非如此。import tensorflow as tf
initializer=tf.constant_initializer(5), dtype=tf.float32)
浏览 7提问于2017-11-21得票数 9
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2-堆叠n个gabor滤波后的图像，以获得原始图像，然后将其馈送到我的神经网络。sigma=None, theta=0, nstds=3, offset=0, mode=None,)
这里我有两个问题:1-tensorflow的函数中的哪个参数代表内核大小?2-使用这个tensorflow的函数后，我是否会得到一个堆叠的图像或只是过滤的图像，稍后我应该使用另一
浏览 1提问于2021-02-24得票数 0
我正在构建一个使用word2vec作为输入的LSTM模型。我正在使用tensorflow框架。我已经完成了单词嵌入部分，但我被LSTM部分卡住了。)
然后，我将word_matrix的单词索引序列输入到X中。我担心如果我将零输入到输入到X的序列中，那么我会错误地继续输入</em
浏览 1提问于2018-09-27得票数 3
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我有一个tensorflow占位符，定义为：在代码中，我想给它喂食。我将使用shape = (nn, mm)获得一个numpy数组“特性”，并编写：但是，我得到了错误：因为我已经可以用lenght = nn将列表提供给带有shape = (nn</
浏览 1提问于2018-02-23得票数 0
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我已经尝试过获得Tensorflow和Py火炬CrossEntropyLoss，但是它返回不同的值，我不知道为什么。请查找以下代码和结果。感谢您的投入和帮助。import tensorflow as tfy_pred = [loss3 = scce3(y_true, y_pred).numpy()上
浏览 7提问于2022-06-14得票数 1
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我想使用tensorflow内置的交叉熵函数。然而，在文档中，我正在阅读
result = tf.layers.dense(input=dropout, classes_num, tf.nn.softmax)
因此，使用此函数是不正确的，还是文档不正确？我不明白，我很感激你能给我
浏览 7提问于2017-11-05得票数 2
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我想评估tensorflow模型的自定义输入，如何做到这一点？我有下面的工作tensorflow代码from tensorflow import keras Dense(20, activation=tf.nn.relu, input_shape=[20]),De
浏览 7提问于2022-06-11得票数 0
使用TensorFlow，我构建了一个简单的分类CNN。它的定义如下：1 Conv Layer 3x3x322x2 Max Pooled43 FC2 # 43 classes
在这个上可以找到完整的代码。
浏览 3提问于2016-12-16得票数 1
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我在一个演示中使用tensorflow和python来预测股票价格。但是当我将dropout添加到代码中时，生成的图形似乎不正确。请指出哪里出了问题。with tf.variable_scope(scope_name): lstm_dropout= tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(cell,input_keep_prob=1.0, output_kee
浏览 2提问于2017-04-25得票数 0
这是我第一次尝试构建github项目，找出如何构建TF库的工作已经太多了，所以我使用了github项目，该项目提供了一个带有已经为C++ 18.04构建的TF C++ tensorflow_cc的docker这看起来是一个很好的开始，但是编译失败了，如下所示： error: 'TopK' is not a member of 'tensorflow::ops' 在一行代码中： tensorflow::ops::TopK(root.WithOpNam
浏览 24提问于2019-03-01得票数 2
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我有一个正在运行的容器，执行一个用于训练NN的脚本，并将其权重保存在容器的可写层中。最近，我意识到这个设置是不正确的(我没有正确的RTFM)，在训练结束后，NN的权重会丢失。我读过关于卷和持久数据存储的答案和配方。他们都表达了一个想法:你必须事先准备好数据存储。此容
浏览 1提问于2017-10-18得票数 1
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这个常见的例子是一个简单的方法，可以接触到最基本的神经网络(即两个神经元，一个输入和一个输出)。我一直在使用TensorFlow和keras玩这个，我想知道，对于NN来说，学习权重(1.8)和偏倚(32)应该非常简单，而且不费多大力气。然而，我发现(尽管只使用了13个例子)，在跑了500次之后，我可以得到1.8的权重，但是偏倚总是不存在的(例如，29.2)。考虑到这个线性问题，显然没有激活函数。我的
浏览 0提问于2020-03-01得票数 1
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我目前正在尝试找到一种方法来检索给定层的哪些权重被“忽略”(特别是当我在测试阶段使用"training“标志来使用dropout时)。有没有简单的方法可以找到它，或者我有义务创建一个自定义的排除层？
浏览 14提问于2019-01-18得票数 1
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out_layer = tf.add(tf.matmul(layer_4 , weights['out']) , biases['out'])model.add(Activation('softmax'))
我得到的错误是TypeError: softmax()得到了一个意想不到的关键
浏览 5提问于2018-06-09得票数 12
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