(df['title'].str.strip().iteritems()):<ipython-input-26-79969d6e031cusers\sujee\desktop\envir
浏览 71提问于2020-04-02得票数 1
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其想法是用形状(batch_size，timesteps，100)掩盖张量，零填充，并将其输入到SimpleRNN中。：
InvalidArgumentError:这两种形状的尺寸1必须相等，但都是20和2000。形状是?,20和?,2000。对于“选择”(op：'Select')输入形状：?,2000，?,20，?,20。通过将输入的形状更改为(None,
浏览 1提问于2020-01-25得票数 1
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我使用的是keras，当我尝试model.fit时，它会抛出一个错误，因为X_Train和Y_Train输入的形状不兼容。tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError</
浏览 0提问于2019-07-27得票数 0
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swap_memory=swap_memory,其中self.cell是一个具有两层结构的MultiRNN细胞，m_seq是一个形状为1,38的热长度向量，state是两个LSTMStateTuple的元组，c和h具有形状。当我运行这个时，我得到：
InvalidArgumentError (回溯见上文)：ConcatOp :输入的尺寸
浏览 2提问于2018-05-15得票数 0
我用tf.tile实现了一些代码，并得到了以下错误消息：
import tensorflow as tfb = tf.tile(a, [1,1,3])
形状必
浏览 4提问于2017-08-02得票数 3
，control_inputs) 1606InvalidArgumentError:形状必须为4级，但对于输入形状为24、1、6、1、3、6、18的“conv1d_1”(op：“Conv2D”)，则为3级。，control_inputs) 1608
除了errors.InvalidArgumen
浏览 2提问于2020-01-29得票数 0
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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.sum(xin[0], axis=1)为a，xin[1]为z。= La
浏览 1提问于2018-07-20得票数 0
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我有一个InvalidArgumentError与形状使用玩具膨胀一维CNN的例子。我的输入train_generator有128个值的形状TensorShape([128, 1])和1个扩展的维数，以适应卷积特征。model.fit( validation_data=val_generator) conv1d_146
浏览 22提问于2022-08-21得票数 1
当我试图将两个形状依赖于向量化函数中的函数输入时，我遇到了一个"InvalidArgumentError: PartialTensorShape: merge期间不兼容的形状“错误(尽管输出形状对于每个下面是情况的一个例子。注意:我在源代码中注意到注释"- fn计算中的任何中间张量或输出张量的形状和dtype不应依赖于对fn的输入。这似乎就是这里的情景。是否有一种仍能利用矢量化的解决办法？
浏览 7提问于2021-12-28得票数 1
我已经尝试为我的自定义损失函数创建了一个包装器，这样我就可以传入一个额外的输入参数。然后，我使用此输入参数查找裁剪后的数据点的索引，并尝试从y_pred和y_true收集这些索引。这里是模型实例化和训练的地方：_dim = len(**InvalidArgumentError: Shapes of all inputs must match**: values[0].shap
浏览 44提问于2019-07-23得票数 2
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= self.dense(x)
所有输入的tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:形状必须匹配: values.shape = 1,192,2,3 !
浏览 1提问于2020-05-02得票数 1
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#Spliting the data这是我正在得到的错误，但是如果我试图修复它，我会得到另一个错误: ValueError: zero_padding2d的输入这是模型摘要:模型：“顺序”
conv2d (Conv2D) (无，59，59，96) 34944
合共: 31,731,586个可训练的旁瓣: 31,731,5
浏览 0提问于2021-04-21得票数 0
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我有2个三维张量A的形状(batch_size，dim1，dim2)和B的大小(batch_size，dim2，dim3).我想执行以下计算： c[i] = A[i].dot(B[i])
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:形状必须为2级，但对于输入形状为10、100、
浏览 0提问于2018-02-22得票数 0
tensorflow/python/client/session.py", line 419, in _do_runtensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError_traceback = _extract_stack()
我在输入数据中尝试了几个细微的变化，但是我无法让它开始工作。
浏览 2提问于2015-12-16得票数 8
session = tf.Session()我知道这些错误：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:形状必须为1级，但对于输入形状为:100、100、2,1000、2,1000、2,1000的“strided_slice_2”(op：“StridedSlice”)为2级。ValueError:形状必须为1级，但对于输入</em
浏览 1提问于2018-01-25得票数 0
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我正在尝试使用tensorflow和lstm在kaggle创建一个配方生成器。但我完全陷入了与维度相关的事情中。有人能给我指出正确的方向吗？
浏览 0提问于2017-04-07得票数 0
我使用的是tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits，当我通过标签和日志时，会得到以下错误
我不明白拥有一个形状的[50,1]与一维是如何不同的
浏览 1提问于2019-09-10得票数 0
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我有一个keras模型，最后一层的输出形状是(None,574,6)，None是我的批处理大小的模型。
我还有一个名为anchors的二维numpy数组，其形状为(574,6)。我想要的是每个数据的输出减去numpy数组元素。InvalidArgumentError:维度必须相等，但对于输入形状为？、574、6、576的“sub_6”(op：'Sub')，则为574和576。在处理上述异常的过程中，发生了另一个异常
浏览 2提问于2019-09-24得票数 0
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我的CNN的输出层应该使用RBF函数，描述为“每个神经元输出其输入向量和权重向量之间的欧几里德距离的平方”。我已经将其实现为其中dense1是形状(?, 84)的张量。运行批处理为100的代码时，我得到这个错误：InvalidArgumentError: Incompatible shapes: [100,84] vs. [10,84]。我相信这是由于减法造成的。e
浏览 7提问于2018-12-15得票数 1
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dot_similarity, k).indices.numpy()获取输入图像的代码[im], for i in range(9):但是，我得到了这个错误InvalidArgumentError
浏览 7提问于2022-10-30得票数 1
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