我当时正在做“Iris数据集上的模型验证”的作业。
我得到这个错误:“检查输入时出错:期望dense_input具有形状(135,),但得到具有形状(4,)的数组”。我如何克服这个问题?
我的代码是
from numpy.random import seed
seed(8)
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets, model_selection
from sklearn.model_selection import trai
当A是tf.SparseTensor,b是tf.Variable时,如何在tensorflow中实现以下目标?
A = np.arange(5**2).reshape((5,5))
b = np.array([1.0, 2.0, 0.0, 0.0, 1.0])
C = A * b
如果我尝试同样的表示法,就会得到InvalidArgumentError:只要索引超出了w.r.t的范围。浓密的侧面,有广播的形状。
我正在尝试使用Mobilenet执行迁移学习,以下是我的代码
from keras.applications.mobilenet import preprocess_input
from keras.applications.mobilenet import MobileNet
import keras.backend as K
x_train_final=preprocess_input(x_train)
x_test_final=preprocess_input(x_test)
pretrained_weights='imagenet'
#2
mobile=Mobile
代码有点长,所以我请求您在这个链接上检查它。
我正在建造一个自动编码器。一开始我工作得很好,但是在增加了一个CNN层之后,我的意思是,在将这个layer_filters = [32, 64]更改为layer_filters = [32, 64, 128]之后,我得到了一个维度错误。这个:
ValueError: Dimensions must be equal, but are 32 and 28 for '{{node mean_squared_error/SquaredDifference}} = SquaredDifference[T=DT_FLOAT](autoencoders
我试图将x_data传递为feed_dict,但由于错误程度较低,我不确定代码中有什么问题。
InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'x_12' with dtype int32 and shape [1000]
[[Node: x_12 = Placeholder[dtype=DT_INT32, shape=[1000], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:
我试着在我的keras中优化超参数,CNN为图像分类做了准备。我决定使用sklearn中的网格搜索。我克服了从keras flow_from_directory中生成x和y的根本困难,但它仍然不能工作。最后一行ValueError: dropout is not a legal parameter出错 def grid_model(optimizer='adam',
kernel_initializer='random_uniform',
dropout=0.2,
根据Keras中的shared layers documentation,可以创建一个共享层,并使用不同的输入形状实例化它。它给出了一个Conv2D共享层的示例,如下所示: a = Input(shape=(32, 32, 3))
b = Input(shape=(64, 64, 3))
conv = Conv2D(16, (3, 3), padding='same')
conved_a = conv(a)
# Only one input so far, the following will work:
assert conv.input_shape == (None,
我目前正在使用TensorFlow的Python开发一个音频分类器,使用UrbanSound8K数据集,从每个文件中准确地收集176400个数据点,并试图区分10个相互排斥的类。
我已经将这个示例代码修改为一个卷积神经网络:
不幸的是,我收到了以下错误:
Traceback (most recent call last):
...
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: logits and labels must have the same first dimension, got logits shap
每当我试图将字符串列表转换为tf.Dataset对象时,它都会输出此错误。
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Length for attr 'output_shapes' of 0 must be at least minimum 1
; NodeDef: {{node ParallelMapDatasetV2}}; Op<name=ParallelMapDatasetV2; signature=input_dataset:variant, other_arguments:
重要注意事项:--我需要这里的所有东西都与jit兼容,否则我的问题就很小了:)
我有一个jax numpy数组,如:
a = jnp.array([1,5,3,4,5,6,7,2,9])
首先,我考虑一个值来过滤它,让我们假设我只保留<5的值
a = jnp.where((a < 5), x=a, y=jnp.nan)
# a is now [ 1. nan 3. 4. nan nan nan 2. nan]
我只想保留非nan值:然后,[ 1. 3. 4. 2.]和我将使用这个数组进行其他操作。
但是更重要的是,在我的程序执行期间,这段代码将被多次执行,阈值将发生变化
尝试加载已保存在其他计算机上的模型时,tensorflow会报告形状错误(即使在保存模型的计算机上加载也没有问题):
InvalidArgumentError: Shape must be at least rank 3 but is rank 2 for '{{node BiasAdd}} = BiasAdd[T=DT_FLOAT, data_format="NCHW"](add, bias)' with input shapes: [?,512], [512].
我已经为编码器和解码器实现了一个带有CNN层的变分自动编码器。代码如下所示。我的训练数据(train_X)由40000幅大小为64x78x1的图像组成,而我的验证数据(valid_X)则由4500幅大小为64x78x1的图像组成。
当我使用正方形图像(例如,64x64)时,一切都工作得很好,但是当我使用上面提到的图像(64x78)时,我得到了以下错误:
File "C:\Users\user\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1039, in f
我正在使用tflearn提供的DNN来学习一些数据。我的data变量有一个(6605, 32)的形状,我的labels数据有一个(6605,)的形状,我在下面的代码中重塑了这个形状到(6605, 1).
# Target label used for training
labels = np.array(data[label], dtype=np.float32)
# Reshape target label from (6605,) to (6605, 1)
labels = tf.reshape(labels, shape=[-1, 1])
# Data for training mi