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InvalidArgumentError:不兼容的形状：[10,224,224,3]与[10,224,224]

InvalidArgumentError:不兼容的形状：[10,224,224,3]与[10,224,224]

这个错误提示表明在进行某个操作时，输入的张量形状不兼容。具体来说，[10,224,224,3]和[10,224,224]这两个形状不匹配。

张量是在深度学习和神经网络中常用的数据结构，可以看作是多维数组。在这个错误中，[10,224,224,3]表示一个四维张量，其中10表示批次大小（batch size），224表示图像的高度，224表示图像的宽度，3表示图像的通道数（RGB图像有3个通道）；而[10,224,224]表示一个三维张量，其中10表示批次大小，224表示图像的高度，224表示图像的宽度。

这个错误通常发生在深度学习模型的输入数据形状与模型定义的输入形状不匹配时。解决这个错误的方法是确保输入数据的形状与模型定义的输入形状一致。

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相关搜索:InvalidArgumentError:不兼容的形状：[15,3]与[100,3]Keras: InvalidArgumentError:不兼容的形状：[64,7,7,1]与尝试使用支持向量机分类器添加ResNet时的[64,1]Keras不兼容的形状NN Keras不兼容的数据形状 Keras中与CNN不兼容的形状 keras输入形状:输入与图层不兼容 Tensorflow 2.2.0 InvalidArgumentError:不兼容的形状：[98,2]与[32,2]Tensorflow InvalidArgumentError (参见上面的回溯)：不兼容的形状：[10000,10]与[10000]Tensorflow:不兼容的形状：[32,12]与[32,4]TensorFlow模型训练: InvalidArgumentError:不兼容的形状：[8,10]与[32,1]

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解决问题cannot reshape array of size 5011 into shape (2)

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试试UT-Austin&FAIR提出的多重网格训练，加速4.5倍，还能提点！

这样做的代价是训练速度更快，精确度更低。本文的中心思想是避免这种trade-off，即通过在训练过程中使mini-batch形状可变，从而在不损失准确性的情况下进行更快的训练。...多重网格训练是可能的，因为由于权重共享操作（例如卷积），视频模型与可变空间和时间维度的输入数据兼容。此外，通过之前工作的数据增强可以发现，CNN在多个尺度的学习模式方面都是有效的。...其次，模型必须与在不同网格上重新采样的输入兼容，因此在训练期间可能具有不同的形状。...然而，这种选择可能会导致用于训练模型的数据分布与测试时使用的数据分布不匹配。为了缩小这一差距，训练可以通过一些“微调”迭代来完成，这些迭代使用与测试分布更紧密一致的网格。...长周期与stepwise learning rate decay schedule同步，并对每个形状进行相同次数的迭代训练。

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EyeLoop基于Python的眼动仪（超棒）

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一文读懂Python中的异常处理

在Python中，和不部分高级语言一样，使用了try/except/finally语句块来处理异常，如果你有其他编程语言的经验，实践起来并不难。...except语句后面如果不指定异常类型，则默认捕获所有异常，你可以通过logging或者sys模块获取当前异常。如果要捕获异常后要重复抛出，请使用raise，后面不要带任何参数或信息。...不建议捕获并抛出同一个异常，请考虑重构你的代码。不建议在不清楚逻辑的情况下捕获所有异常，有可能你隐藏了很严重的问题。...比如你希望在函数参数错误时抛出一个异常，你可能并不需要定义一个InvalidArgumentError，使用内置的ValueError即可。...第一个种写法可读性更好，而且为了程序的兼容性和后期移植的成本，请你也抛弃第二种写法。

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业界 | 谷歌正式发布TensorFlow 1.5：终于支持CUDA 9和cuDNN 7

更改 RunConfig 默认行为，不设置随机种子，使随机行为在分布式工作器上独立地随机。我们期待这可以普遍提高训练表现。依赖决定论的模型应明确设置一个随机种子。...更新 mfcc_mel_filterbank.h 和 mfcc.h 中的文档命令，说明输入域是幅度谱的平方，权重是在线性幅度谱（输入的 sqrt）上完成的。...它现在引发 InvalidArgumentError，如文档所述。更新「开始」文件和 API 介绍。谷歌云存储 (GCS)：为 GCS 客户端添加用户空间 DNS 缓存。...优化 GCS 的文件系统缓存。 Bug 修复修复之前出现的整数变量分区后变成错误的 shape 的 bug。修复 Adadelta 的 CPU 和 GPU 实现的准确度 bug。...确保你的主服务器和辅助服务器在相同版本的 TensorFlow 上运行，以避免兼容性问题。修复 BlockLSTM cell 的 peephole 实现中的 bug。

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Python入门教程(五):Numpy计算之广播

规则2:如果两个数组的形状在任何一个维度上都不匹配，那么数组的形状会沿着维度为1的维度拓展以匹配另外一个数组形状。...# - ``a.shape -> (3, 3)`` # - ``b.shape -> (3, 3)`` # 因为结果匹配，所以两个形状是兼容的，可以看到如下效果： a + b # array([[...0, 1, 2], # [1, 2, 3], # [2, 3, 4]]) 广播示例3: 下面这个例子是两个数组不兼容的示例。...# M.shape -> (3, 2) # a.shape -> (3, 3) # 根据规则3进行判断，最终形状还是不匹配，因此两个数组是不兼容的，当我们执行运算时，会得到如下的结果： M + a #...1，而不是左边补上1，让a和M的维度变得兼容。

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善用5个优雅的 Python NumPy 函数

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数据科学 IPython 笔记本 9.7 数组上的计算：广播

规则 2：如果两个数组的形状在任何维度上都不匹配，则该维度中形状等于 1 的数组将被拉伸来匹配其他形状。规则 3：如果在任何维度中，大小不一致且都不等于 1，则会引发错误。...因为结果匹配，所以这些形状是兼容的。...我们在这里可以看到： a + b ''' array([[0, 1, 2], [1, 2, 3], [2, 3, 4]]) ''' 广播示例 3 现在让我们来看一个两个数组不兼容的例子...2，a的第一个维度被拉伸来匹配M： M.shape -> (3, 2) a.shape -> (3, 3) 现在我们到了规则 3 - 最终的形状不匹配，所以这两个数组是不兼容的，正如我们可以通过尝试此操作来观察...：你可以想象使a和M兼容，比如在右边填充a的形状，而不是在左边。

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