Intro
我正在使用Tensorflow教程的修改版本"Deep for experts“和Python用于使用卷积网络的医学图像分类项目。我想通过对我的训练集的图像进行随机修改来人为地增加我的训练集的大小。为了检查我的输入数据是否以正确的形状和类型打包,我尝试在(未修改的)教程"Tensorflow力学1
我有一个pandas数据基,为了生成一个tensorflow数据集,我将其转换为一个numpy数组:
dataset = tf.keras.utils.timeseries_dataset_from_array当我试图训练这个模型时,我会遇到像ValueError: Cannot convert a partially known TensorShape (None, None) to a Tensor.这样的错误我怀疑这是由于我的数据集</e
在预处理一组要输入到Tensorflow卷积神经网络的图像时,我创建了一个具有两列的Pandas数据帧。第二列包含与每个图像相关联的类标签。下面是数据帧的样子: (the dataframe) 现在,来看看这个错误。在检查单个图像的形状时,我得到了适当的(-,-,-)维度,而在检查整个X_train数据帧的形状时,我收到的输出是
我正在Tensorflow 2.1上设置一个图像数据管道。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:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:First element had shape [256,384,3] and e