腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(4077)
视频
沙龙
1
回答
InvalidArgumentError
:
矩阵
大小
-
不
兼容
: In[
0
]:[
32,21
],In[
1
]:[
128,1
]
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
conv-neural-network
keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator rescale=
1
.target_size=(100, 100), test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=
1
.cnn.add(tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='r
浏览 33
提问于2020-09-13
得票数 1
1
回答
InvalidArgumentError
:
矩阵
大小
-
不
兼容
: In[
0
]:[256,2048],In[
1
]:[256,1024]
tensorflow
、
deep-learning
images = images.transpose([
0
, 2, 3,
1
]) [[Node: MatMul = MatMul[T=DT_FLOAT_extract_stack() # pylint: disable=protected-access
浏览 0
提问于2018-05-03
得票数 4
1
回答
TensorFlow
InvalidArgumentError
:
矩阵
大小
兼容
: In[
0
]:[100,784],In[
1
]:[500,10]
python
、
tensorflow
我收到了一个错误,内容是:下面是我的代码: import([n_nod
浏览 0
提问于2016-12-28
得票数 8
回答已采纳
1
回答
正在尝试创建GAN:
InvalidArgumentError
:
矩阵
大小
不
兼容
python
、
numpy
、
machine-learning
、
keras
、
generative-adversarial-network
我的输入形状- (300,30,
1
)。输出形状- (300,
1
)。当我单独训练它们时,它们不会导致错误。____________________________________________Total params: 510,785Non-trainable params:
0
Trainable
浏览 2
提问于2019-06-16
得票数 1
1
回答
自定义丢失函数:
InvalidArgumentError
:
矩阵
大小
-
不
兼容
: In[
0
]:[
1
,3],In[
1
]:[64,2] [Op:MatMul]
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
neural-network
、
tensorflow2.0
以下是错误消息:tensorflow.python.framework.errors_impl.
InvalidArgumentError
: Matrix size-incompatible: In[
0
]: [
1
,3], In[
1
]: [64,2] [Op:MatMul]def main(): np.exp(in_state[
1</em
浏览 2
提问于2022-01-25
得票数 0
1
回答
致密层可能产生
InvalidArgumentError
:不相容的形状:[
0
,2] vs. [32,2]
python
、
azure
、
tensorflow
、
tensorflow2.0
当我将batch_size=
1
与loss=mse、categorical_crossentropy或其他工具一起使用时,模型会对模型进行训练,但会在时代结束时抛出以下错误
Inval
浏览 1
提问于2021-01-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Keras:
矩阵
大小
-
不
兼容
: In[
0
]:[
1
,16384],In[
1
]:[1024,10]
tensorflow
、
keras
s_x, d_x, self.output_dim[
0
], W) Ax = tf.transpose(Ax, perm=[
0
, 3,
1
, 2])
InvalidArgu
浏览 4
提问于2018-06-03
得票数 4
回答已采纳
1
回答
矩阵
大小
-
不
兼容
: In[
0
]:[15,15],In[
1
]:[675,128]
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
、
tf.keras
plt.show()#gray = img_to_array(gray) #gray = np.expand_dims(gray, axis=
0
)
浏览 12
提问于2021-05-14
得票数 0
1
回答
无法分割角点中的
矩阵
和向量
python
、
keras
、
array-broadcasting
矩阵
a具有形状(4,3),z具有形状(4,)。我的目的是要将a中的每3个模糊向量除以z中的标量。考虑下面的例子:a = [[
1
,
1
,
1
], [2,2,2],预期产出: [.2,.2,.2], [
1
,
1
,
1
]] 下面是我使用keras Lambda层进行相同操作的尝试,其中K
浏览 1
提问于2018-07-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
InvalidArgumentError
:输入.与预期的float_ref
不
兼容
tensorflow
以下代码导致一个非常无用的错误:with tf.Session() as s: print(val) #
1
print(val) #2 val = s.run(x.assign(
1
), {x:
0
}) #
浏览 0
提问于2018-03-25
得票数 2
1
回答
矩阵
大小
-
不
兼容
: DCGAN中的In[
0
]:[16,1024],In[
1
]:[16384,
1
]
python
、
keras
、
deep-learning
我正在接收: [[{{nodefor epoch in range(epochs): noise = np.random.normal(
0
,
1
, (batch_sizeidx = np.random.randint(
0
, X_
浏览 11
提问于2019-07-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
非方形图像的CNN自动编码器
python
、
keras
、
conv-neural-network
、
keras-layer
、
autoencoder
我的训练数据(train_X)由40000幅
大小
为64x78x
1
的图像组成,而我的验证数据(valid_X)则由4500幅
大小
为64x78x
1
的图像组成。client\session.py", line 1458, in __call__tensorflow.python.framework.errors_impl.
InvalidArgumentError
keras.losses import mse z
浏览 1
提问于2019-07-23
得票数 5
回答已采纳
1
回答
tensorflow.python.framework.errors_impl.
InvalidArgumentError
:
不
兼容
形状:[1568] vs. [32,49]
tensorflow
、
keras
、
lstm
但是在gpu上,除了
1
之外,我不能用batch_size启动它!这很奇怪。即使在这种拟合中不使用批处理
大小
参数,我也会得到: tensorflow.python.framework.errors_impl.
InvalidArgumentError
:
不
兼容
形状: 1568对32,49
浏览 1
提问于2018-10-28
得票数 2
2
回答
如何用张量流来训练一个简单的非线性回归模型?
python
、
regression
、
tensorflow
(tf.truncated_normal([
1
, 10], stddev=0.1), name="weight")mul = X * W
1
W2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([10, _device="/jo
浏览 2
提问于2015-12-16
得票数 8
1
回答
如何在自定义损失函数中定义样本权重?
python-3.x
、
keras
、
loss-function
例如,我希望分配:[
0
,
0
,
0
,
1
,
1
,
1
] -- [
1
,
1
,
1
,2,3,4] return binaryPart 当权重为包含样本权重的m
矩阵
时我得到的错误
浏览 1
提问于2019-09-11
得票数 3
1
回答
为什么删除张量中的一维会导致
InvalidArgumentError
:
矩阵
大小
不
兼容
?
python
、
tensorflow
、
keras
、
keras-layer
、
keras-2
我的代码之一是:drop_out= Lambda(lambda x:x[
0
:2, :, :], output_shape=(2, 21,
1
), name='projection')(reshape_out)我得到了以下错误:
InvalidArgu
浏览 0
提问于2018-12-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Tensorflow -训练Adam
tensorflow
、
matrix
、
optimization
我的代码可以计算损失,但是当我尝试添加train_step时,我得到了错误消息
InvalidArgumentError
(see above for traceback): Matrix size-incompatible: In[
0
]: [2,2], In[
1
]: [1024,
1
],它告诉我
矩阵
的尺寸
不
兼容
,但我不理解尺寸。在我看来,它们一定是
1
和
1
... input=[[
1
,2,3,4,5],[6,7,8,9,1
浏览 5
提问于2018-08-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用大于
1
的批处理
大小
的TensorFlow占位符形状
tensorflow
、
reshape
、
placeholder
使用无作为第一维,我应该能够使用不同批处理
大小
的模型。在这种情况下,占位符x和y的形状为(
1
,11)和(
1
,10)。如果在完全批处理梯度下降模式下运行,使用批处理
大小
为1000,则会得到
不
兼容
的
矩阵
操作错误。在这种情况下,占
浏览 4
提问于2017-03-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
不能将float_ref类型的张量赋值给Tensorflow中的类型变量
tensorflow
我收到这样一条错误信息 prev_c = tf.get_variable('prev_c', [
1
, params.cell_size], dtype=tf.float32)p
浏览 1
提问于2017-09-05
得票数 0
1
回答
Keras vgg16:
矩阵
大小
-
不
兼容
: In[
0
]:[16,18432],In[
1
]:[25088,4096]
tensorflow
、
keras
、
matrix-multiplication
,我相信:_______line 1035, in _do_tensorflow.python.framework.errors_impl.
InvalidArgumentError
_traceback = _extract_stack() <em
浏览 0
提问于2017-07-11
得票数 1
回答已采纳
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
深度学习笔记9:卷积神经网络入门
深度学习之卷积
深度学习之卷积神经网络CNN理论与实践详解
Andrew Ng-神经网络和深度学习笔记-Class 4-Week 1
一篇关于机器学习中的稀疏矩阵的介绍
热门
标签
更多标签
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券