Python :对字典进行排序时无法调用“Tensor”对象
Python中的字典是一种无序的数据结构，它由键值对组成。字典中的键是唯一的，而值可以重复。由于字典是无序的，所以在对字典进行排序时会出现问题。
然而，如果你想对字典中的键或值进行排序，可以使用内置的sorted()函数和lambda表达式来实现。下面是一个示例代码：
my_dict = {'a': 3, 'b': 1, 'c': 2}
sorted_dict = sorted(my_dict.items(), key=lambda x: x[1])
print(sorted_dict)上述代码中，我们使用sorted()函数对字典的items()方法返回的键值对进行排序。通过lambda表达式，我们指定按照字典的值进行排序。最后，打印出排序后的结果。
对于"Tensor"对象，它是机器学习和深度学习中常用的数据结构，用于表示多维数组。"Tensor"对象通常由各种库（如TensorFlow、PyTorch等）提供。由于"Tensor"对象不是Python内置的数据类型，因此无法直接在字典排序中调用。
总结起来，对于字典的排序，可以使用sorted()函数和lambda表达式来实现。但是对于非Python内置的数据类型，如"Tensor"对象，无法直接进行排序。
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我正在研究十流，并想测试一下slim的例子。当我命令./scripts/train_lenet_on_mnist.sh时，运行到eval_image_classifier的程序会给出一个类型错误，错误信息如下：
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:111] successfully opened CUDA library libcudn
浏览 2提问于2016-11-09得票数 0
我有一本包含张量键和张量值的字典。我想通过键访问这些值。
from torch import tensor
x = {tensor(0): [tensor(1)], tensor(1): [tensor(0)]}
for i in x.keys():
print(i, x[i])
返回：
tensor(0) [tensor(1)]
tensor(1) [tensor(0)]
但当我试图访问这些值而不遍历键时，
try:
print(x[tensor(0)])
except:
print(Exception)
print(x[0])
抛出异常：
KeyError
浏览 2提问于2020-03-26得票数 3
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是的，我错过了目标特征的转换。在导入数据集之后，我尝试以不同的方式编写代码，并将特性转换为整数。在这里，代码：
import math
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn import metrics
from tensorflow.python.data import Dataset
FEATURES = ["cap-shape", "cap-surface", "ca
浏览 0提问于2018-05-18得票数 0
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1回答
我试图理解python中的grad()函数，我知道反向传播，但对.grad()函数的结果有一些疑问。
因此，如果我有一个非常简单的网络，比如一个输入和一个权重：
import torch
from torch.autograd import Variable
from torch import FloatTensor
a_tensor=Variable(FloatTensor([1]))
weight=Variable(FloatTensor([1]),requires_grad=True)
现在，我在ipython单元中运行这个程序：
net_out=a_tensor*weight
lo
浏览 2提问于2018-06-08得票数 1
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1回答
我试图实现MAE作为我的DNN回归模型的性能度量。我正在使用DNN来预测facebook帖子的评论数量。据我所知，如果这是一个分类问题，那么我们使用准确性。如果是回归问题，则使用RMSE或MAE。我的代码如下：
with tf.name_scope("eval"):
correct = tf.metrics.mean_absolute_error(labels = y, predictions = logits)
mae = tf.reduce_mean(tf.cast(correct, tf.int64))
mae_summary = tf.summa
浏览 0提问于2018-04-01得票数 1
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Tensorflow覆盖Tensor类、等的多个运算符。
但是，__eq__ 的实现
ops.Tensor._override_operator("__lt__", gen_math_ops.less)
ops.Tensor._override_operator("__le__", gen_math_ops.less_equal)
ops.Tensor._override_operator("__gt__", gen_math_ops.greater)
ops.Tensor._override_operator("__ge__",
浏览 3提问于2017-10-17得票数 2
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你能解释一下下面的问题吗？下面是我的python笔记本中的代码片段：
word2int = {}
int2word = {}
for i,word in enumerate(words):
word2int[word] = i
int2word[i] = word
def euclidean_dist(vec1, vec2):
return np.sqrt(np.sum((vec1-vec2)**2))
def find_closest(word_index, vectors):
min_dist = 10000 # to act like positiv
浏览 0提问于2019-01-22得票数 1
我是python的新手，我正在尝试根据我所写的值对字典进行排序：
sorted_dictionary = sorted(dictionary.items(),
key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
令人惊讶的是，当我第一次运行程序时，它工作得很好，但是当我重新运行程序时，它没有工作，它给了我以下错误：‘list’object is not callable
浏览 0提问于2016-03-13得票数 0
tensorflow 1.7版python 3.5我的代码：
import tensorflow as tf
import pandas as pd
TRAIN_URL = 'D:\数据集\FlowerClassification\iris_training.csv'
TEST_URL = 'D:\数据集\FlowerClassification\iris_test.csv'
CSV_COLUMN_NAMES = ['SepalLength', 'SepalWidth',
'PetalL
浏览 0提问于2018-05-05得票数 1
我正在尝试使用 在Ubuntu18.04.1LTS (VirtualBox)上将我从获得的冻结模型转换为.tflite。当我尝试运行该命令时：
/home/nils/.local/bin/tflite_convert
--output_file=/home/nils/Documents/frozen.tflite
--graph_def_file=/home/nils/Documents/20180402-114759/20180402-114759.pb
--input_arrays=input --output_array=embeddings
我得到以下错误：
2018-11-29
浏览 68提问于2018-11-30得票数 3
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1回答
我正在尝试在一个定制环境上训练一个强化学习(RL)代理。我的RL代理是DDPG算法的稳定基线实现。它使用多个线程进行培训。该代理的参数之一是一个环境，它是根据Open健身房自定义环境接口实现的。我的环境需要能够使用Keras(tenserflow)模型来预测某些事情。但在线程设置中不允许这样做。
其中的预测看起来很简单，如下：label = np.argmax(model.predict(x.reshape(1,28,28,1)))
DDPG算法如下：
from stable_baselines.ddpg.policies import MlpPolicy
from stable_baseli
浏览 2提问于2020-03-17得票数 1
我在Google AI平台上训练了一个目标检测模型，并下载了该模型。这是一个标准的saved_model.pb文件，我想用python加载它，并提供一个用于推断的图像。问题是这个模型的输入被定义为encoded_image_string_tensor，它需要一个base64编码的字符串。如何在python中以这种格式对图像文件进行编码？
print(model.inputs)
print(model.output_dtypes)
print(model.output_shapes)
[<tf.Tensor 'encoded_image_string_tensor:0'
浏览 32提问于2020-05-22得票数 2
1回答
我正在尝试将现有的VGG模型(经过1类培训)从Darknet格式(包括.cfg文件和.weights文件)转换为TensorFlow格式。最终目标是在英特尔的TensorFlow工具包中使用OpenVINO格式的文件。
作为最初的尝试，我尝试使用，但在运行程序时遇到了错误。
我第一次尝试使用上提供的正式文件，但遇到了以下错误。
我并不是专门为下面的错误寻找一个直接的解决方案，而是在寻找最好的方法，我可以将黑暗格式的VGG转换为TensorFlow，或者任何其他的路径，以便我可以使用该模型与英特尔的OpenVINO工具包。欢迎任何意见或建议。
感谢您的阅读。
使用的命令：
python3 ma
浏览 1提问于2019-06-26得票数 0
2回答
Python 3中的迭代器
、、、、
在Python3中，返回列表的许多函数(现在是类)现在返回可迭代性，最流行的例子是range。在这种情况下，范围在Python 3中是可迭代的，以提高性能和内存效率(因为您不再需要构建列表了)。
其他的“新”迭代是map、enumerate、zip以及字典操作dict.keys()、dict.values()和dict.items()的输出。(可能还有更多，但我不认识他们)。
其中一些(enumerate和map)可能通过将它们转换为可迭代来提高内存效率。在Python2.7中，其他人只需创建已经在内存中的对象列表，这样它们就可以提高内存效率。
那么，为什么要将它们转换为迭代，每次您想对它们排
浏览 1提问于2014-03-03得票数 3
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# Convert to Tensor
imagepaths = tf.convert_to_tensor(imagepaths, dtype=tf.string)
labels = tf.convert_to_tensor(labels, dtype=tf.int32)
# Build a TF Queue, shuffle data
image, label = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([imagepaths, labels]) 下面的代码是我在Tensorflow 2中使用的，我一直在更改我转换成的类型，但无论我使用哪种类型，它都会不断地给
浏览 47提问于2020-04-02得票数 2
我有一个带有Country列的dataframe。它为大约15个国家划了一排。我想使用映射字典ContinentDict添加一个ContinentDict列，该字典具有从国家名称到大陆名称的映射)
我看到这两件事
df['Population'] = df['Energy Supply'] / df['Energy Supply per Capita']df['Continent'] = df.apply(lambda x: ContinentDict[x['Country']], axis='column
浏览 2提问于2020-12-23得票数 3
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导出模型的完整代码：(我已经训练过它，现在从权重文件加载)
def cnn_layers(inputs):
conv_base= keras.applications.mobilenetv2.MobileNetV2(input_shape=(224,224,3), input_tensor=inputs, include_top=False, weights='imagenet')
for layer in conv_base.layers[:-200]:
layer.trainable = False
last_layer = conv_base.outp
浏览 3提问于2018-07-05得票数 1
4回答
有没有办法在Tensorflow中基于字符串张量执行字典查找？
在普通的Python中，我会这样做
value = dictionary[key]
。现在我想在Tensorflow运行时做同样的事情，当我将key作为字符串张量时。就像这样
value_tensor = tf.dict_lookup(string_tensor)
那就好了。
浏览 2提问于2016-02-10得票数 32
4回答
我正在Google上练习密集神经网络，在做model.fit时出现了这个错误。
以下是整个代码：
我从谷歌驱动器导入数据，并将数据传递给熊猫。
import functools
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
train_file_path = "/content/drive/My Drive
浏览 3提问于2020-06-09得票数 4
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我花了一些令人沮丧的时间来编写一个简单的模型导出和导入的GANEstimator，但我只是无法使它工作。基本上这是一个有条件的GAN与GANEstimator，最后4个LOC是出口。最后一行抛出：
ValueError: export_outputs must be a dict and not<class 'NoneType'>
如果有人能看看这个，我会非常感激的。正如我所说的，我只想训练模型并导出它，在另一个python脚本中，我想重新加载模型(而不是生成器)，并以某种方式输入数据。这是我的代码：
import tensorflow as tf
#import
浏览 0提问于2018-01-25得票数 2
我将sys.modules[__name__]修改为类Hello，如下所示：
# hello.py
import sys
import time
class Hello:
def print_time(self):
print 'hello, current time is:', time.time()
sys.modules[__name__] = Hello()
然后，我将hello.py导入另一个python文件test.py中，如下所示：
# test.py
import hello
hello.print_time()
但是，我在运行&#
浏览 4提问于2015-08-29得票数 5
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假设我有一个Tensorflow张量。如何将张量的维数(形状)作为整数值？我知道有两种方法，tensor.get_shape()和tf.shape(tensor)，但我不能将形状值作为整数int32值。
例如，下面我创建了一个二维张量，我需要以int32的形式获得行数和列数，这样我就可以调用reshape()来创建形状为(num_rows * num_cols, 1)的张量。但是，方法tensor.get_shape()返回值为Dimension类型，而不是int32类型。
import tensorflow as tf
import numpy as np
sess = tf.Sessio
浏览 0提问于2016-11-17得票数 101
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1回答
在Keras的教程中，我看到了一个Python函数调用方式，如下所示：
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
# this returns a tensor
inputs = Input(shape=(784,))
# a layer instance is callable on a tensor, and returns a tensor
x = Dense(64, activation='relu')(inputs)
但是，我不知道函数调用表单的含义是什么：
x = D
浏览 1提问于2016-11-08得票数 2
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2回答
我使用的是TensorFlow r1.7和python3.6.5。我对TensorFlow也是个新手，所以如果可能的话，我想让它更容易读懂。
我正在尝试使用这个函数tf.data.Dataset.from_tensor_slices()将我的输入数据转换为张量的数据集。我将具有混合数据类型的元组传递给此函数。然而，在运行我的代码时，我得到了这个错误：ValueError: Can't convert Python sequence with mixed types to Tensor。
我想知道为什么会收到这个错误，以及如何将我的数据转换为具有混合数据类型的张量数据集。
这是我的元组中
浏览 1提问于2018-04-14得票数 6
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3回答
好吧，我已经搜索了很久了，我只是不知道该怎么称呼这项技术，所以我想最好还是在这里问一下。如果我忽略了一个明显的名称和/或解决方案，请指出正确的方向。
对于外行人:张量是矩阵的逻辑延伸，同样地，矩阵是向量的逻辑延伸。向量是秩-1张量(用编程术语来说，是一维数列)，矩阵是秩-2张量(二维数列)，而秩-N张量则是N-D数列。
现在，假设我有一个类似于张量类的东西：
template<typename T = double> // possibly also with size parameters
class Tensor
{
private:
T *M; // Tens
浏览 5提问于2012-12-03得票数 4
当我运行下面的代码时，我得到了一个错误。
def __init__(self, model, sess, loss_fn=None):
"""
To generate the White-box Attack Agent.
:param model: the target model which should have the input tensor, the target tensor and the loss tensor.
:param sess: the tensorflow session.
:param loss_f
浏览 16提问于2021-05-12得票数 0
将tensorflow更新到最新版本后，我的检查点无法从磁盘加载。我得到一个错误，看起来像这样：
...
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1560, in restore
{self.saver_def.filename_tensor_name: save_path})
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client/session.py"
浏览 0提问于2017-09-22得票数 0
1回答
我正在尝试用keras创建一个卷积网络，其中
from keras.layers import Input, LSTM, concatenate
from keras.models import Model
from keras.utils.vis_utils import model_to_dot
from IPython.display import display, SVG
inputs = Input(shape=(None, 4))
filter_unit = LSTM(1)
conv = concatenate([filter_unit(inputs[..., 0:2]),
浏览 10提问于2017-08-08得票数 0
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1回答
我读过关于和这个问题的一些答案，但是我仍然对tf.Variable是和/或不是tf.Tensor感到有点困惑。链接的答案处理tf.Variable的可变性，并提到tf.Variables维护它们的状态(当使用默认参数trainable=True实例化时)。
让我仍然有点困惑的是，我在使用编写简单的单元测试时遇到了一个测试用例。
考虑下面的代码片段。我们有一个名为Foo的简单类，它只有一个属性，一个初始化为w的tf.Variable
import tensorflow as tf
import numpy as np
class Foo:
def __init__(self, w):
浏览 6提问于2018-01-09得票数 1
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我能够理解python的不变性(也非常简单)。假设我将一个数字分配给
x = 42
print(id(x))
print(id(42))
在这两个方面，我得到的值是
505494448
我的问题是，python解释器会在环境加载之前将ids分配给内存中的所有数字、字母、True/False吗？如果不是，那么如何跟踪it呢？还是我看错了？有人能解释一下吗？
浏览 0提问于2011-04-08得票数 1
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3回答
我想写我自己的激活函数，但我遇到了一个问题。表示矩阵乘法将调用.data。我搜索了一下，但几乎没有得到什么有用的信息。任何帮助都将不胜感激。错误信息为
Traceback (most recent call last):
File "defineAutogradFuncion.py", line 126, in <module>
test = gradcheck(argmin, input, eps=1e-6, atol=1e-4)
File "/home/zhaosl/.local/lib/python2.7/si
浏览 3提问于2017-10-01得票数 3
1回答
我试图在Python 3中对深度嵌套列表或字典结构进行排序，其中内置的排序函数不能像Python 2那样比较不同的对象类型。我的解决方案正常工作，大多数时候都会得到预期的结果，但是在我的一个尝试深入字典对象的测试中，我的行为不一致。有时，当我运行下面的代码时，断言会传递，有时它无法对内部列表字典项进行排序：
OrderedDict([('journeys', [None, OrderedDict([('id', 1), ('passengers', [1, 2]), ('price', 100)]), OrderedDict([(
浏览 1提问于2017-10-11得票数 1
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1回答
我需要将一些Python 3代码转换为Python 2代码。
from collections.abc import Sequence
def to_tensor(X, device):
.....
if isinstance(X, (list, tuple)):
return [to_tensor_(x) for x in X]
if isinstance(X,Sequence):<-------equals to if isinstance(X,(str,bytes))?
X = torch.tensor(np.array(X)
浏览 0提问于2018-07-03得票数 1
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2回答
我正在玩TensorBoard，不能让一个简单的例子奏效。计算只是简单地添加两个常量。
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(1, name = "const1")
b = tf.constant(10, name = "const2")
c = a + b
asum = tf.summary.scalar("g1" , a)
bsum = tf.summary.scalar("g2", b)
csum = tf.summary.scalar
浏览 1提问于2017-07-20得票数 2
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我正在使用Python3，尽管进行了列表转换，但我似乎无法运行我的程序。
这是函数调用：
path = euleriancycle(edges)
这就是我使用key方法的地方：
def euleriancycle(e):
currentnode = list[e.keys()[0]]
path = [currentnode]
我试图在不向list进行类型转换的情况下运行它，但得到了这个错误。在搜索了这个站点和类似的查询后，我按照建议的解决方案和类型转换列出了这些问题，但都没有用。我得到了同样的错误。
这是错误跟踪：
-------------------------------
浏览 2提问于2016-08-18得票数 3
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我试图制造一个不和谐的机器人，允许用户与其他用户玩游戏。我使用的是和python版本的3.10.8。
这是我的密码：-
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
import discord,os
global TOKEN,bot,main,games
TOKEN = os.getenv("DISCORD_TOKEN")
bot = discord.Bot()
main = bot.create_group("nisticks","Nisticks Commands")
games = main
浏览 8提问于2022-11-11得票数 2
我试图使用MultiWorkerMirroredStrategy (通过在调用model_main_tf2.py中设置-num=2)来训练研究模型ssd_mobilenet_v1_fpn_640x640_co17_tpu-8。我试着训练两个工人(0和1)，每个人都有一个GPU。但是，当我尝试这样做时，我会得到以下错误，总是在worker 1上：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\JS\.conda\envs\tensor2\lib\site-packages\tensorflow\python\distribute\
浏览 10提问于2022-05-11得票数 0
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1回答
问题描述
我试图在TensorFlow 2.3.0中编写一个自定义丢失函数。要计算损失，我需要将y_pred参数转换为numpy数组。但是，我无法找到一种方法将它从<class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'>转换为numpy数组，尽管似乎有TensorFlow函数可以这样做。
代码示例
def custom_loss(y_true, y_pred):
print(type(y_pred))
npa = y_pred.make_ndarray()
...
if __name__ =
浏览 11提问于2020-09-13得票数 9
回答已采纳
我遵循一个教程，可以遍历代码，它训练一个神经网络并评估它的准确性。
但是我不知道如何在一个新的单一输入(字符串)上使用经过训练的模型来预测它的标签。
你能告诉我该怎么做吗？
教程：
会话代码：
# Launch the graph
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
# Training cycle
for epoch in range(training_epochs):
avg_cost = 0.
total_batch = int(len(newsgroups_train.data)
浏览 0提问于2018-05-25得票数 7
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我使用的是运行在CPU上的Tensorflow DNNClassifier。我已经完成了训练，现在我反复打电话给estimator.predict，在打了几千次电话之后，我得到了以下信息。我很困惑，因为我认为做预测本身不会增加内存(我看到其他一些人提出了类似的错误，但他们在使用GPU并在培训期间看到了错误)。
....
File "C:\Users\Zvi\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 1654, in __in
浏览 0提问于2018-04-08得票数 2
我正在学习如何使用Pytorch，遵循官方教程：
在我运行CIFAR10分类示例之前，一切都很顺利(我根本没有修改代码)。
错误消息：
Traceback (most recent call last):
File "/tmp/pycharm_project_331/main.py", line 90, in <module>
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/utils/data/datal
浏览 0提问于2019-04-14得票数 0
我正在使用和，它建议为格式化程序设置以下选项：
"formatters": { "logstash":{ "()": "logstash_formatter.LogstashFormatter" } }
这对我是有用的，但是我不确定空括号是用来做什么的，或者在这个示例中设置的确切的logstash_formatter.LogstashFormatter是什么。
有人能向我解释一下这里的空括号对于Python记录器意味着什么吗？它似乎是一个空元组，但我无法理解如何将一个空元组设置为一个类。
浏览 4提问于2016-08-02得票数 2
回答已采纳
我遵循下面的代码： https://www.kaggle.com/tanlikesmath/diabetic-retinopathy-with-resnet50-oversampling 然而，在指标计算过程中，我得到了以下错误： File "main.py", line 50, in <module>
learn.fit_one_cycle(4,max_lr = 2e-3)
...
File "main.py", line 39, in quadratic_kappa
return torch.tensor(cohen_kappa_sc
浏览 25提问于2020-04-16得票数 2
回答已采纳
我正在研究MNIST初学者教程()，并试图从correct_prediction张量对象中获得精确预测值的布尔列表。我觉得这很让人困惑。
根据correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))的教程，我们需要列出布尔人的列表：
这给了我们一份布尔人的名单。为了确定哪个分数是正确的，我们将其转换为浮点数，然后取平均值。例如，True，False，True，True将变成1，0-1，1，这将变成0.75。
然而，尝试correct_prediction[0]给了我们<tensorflow.python.fram
浏览 1提问于2015-12-04得票数 4
1回答
我正在尝试从XML文件中的数据创建许多动态复选框。
创建按钮本身没有问题，但我无法获得它们生成的值。
这是我到目前为止..。
#!/usr/bin/python3
from tkinter import *
from tkinter import ttk
import xml.etree.ElementTree as ET
root = Tk()
def Readstatus():
print(var.get())
listTree = ET.parse('list.xml')
listRoot = listTree.getroot()
var = dict()
浏览 6提问于2014-07-09得票数 2
回答已采纳
我使用.meta、.index、检查点和..data 0001文件存储了Tensorflow模型。我使用以下方法恢复图形和模型：
model = tf.train.import_meta_graph("models/model.meta")
model.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint("models/"))
我恢复了一些变量，如权重和偏差，但我也需要恢复损失函数。我的模型是使用nce_loss。本质上，我想得到我的损失函数的梯度，在给定的输入中，我不需要重新定义损失变量，只需要从恢复的版本调用操作。所以：
los
浏览 1提问于2019-02-11得票数 2
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2回答
因此，我有一个自定义Python对象，它的行为就像一个dict，但是做了一些自我解析和自我验证。
我正在编辑__setitem__以验证更新dict的尝试。对于dict中的顶级项来说，这很好，但是在sub中，我似乎无法检测到正在发生的更改，即使它正在发生。
示例：
"command":{
"name":"go.py",
"arguments":[
{
"variable":"length",
"value":100
}
]
}
# in my
浏览 2提问于2014-04-02得票数 0
为了快速调试，我尝试打印出我刚刚初始化的SparseTensor。
内置的打印函数只是说它是一个SparseTensor对象，而tf.Print()给出了一个错误。error语句确实打印了对象的内容，但没有以显示实际条目的方式显示(除非它告诉我它是空的，否则有一些:0，我不知道它的意义)。
rows = tf.Print(rows, [rows])
TypeError: Failed to convert object of type <class 'tensorflow.python.framework.sparse_tensor.SparseTensor'>
浏览 0提问于2018-03-09得票数 4
我有一个C++ tensorflow::Tensor，它的内容是我试图用Python访问的。
我在中寻找一个可以将tensorflow::Tensor转换为任何合理的PyObject的函数(就目前而言，这是tf.Tensor还是numpy.nd_array)并不重要。
在浏览了Tensorflow代码之后，我发现了以下线索：
在TF_Tensor_to_PyObject(TF_Tensor* Tensor, PyObject** out_array)中定义了一个方法tensorflow/python/client/tf_session_helper.cc。但是，这是在隐藏的Bazel包中定义的
浏览 3提问于2017-03-27得票数 0
回答已采纳
我有一份假档案。我只想从一个ckpt检查点文件中得到我训练过的cnn的权重。inception_resnet_v2_2016_08_30
import tensorflow as tf
saver = tf.train.Saver()
sess = tf.Session()
saver.restore(sess, "inception_resnet_v2_2016_08_30.ckpt")
from tensorflow.core.framework import graph_pb2
from tensorflow.core.protobuf import saver_pb2
浏览 4提问于2017-03-20得票数 2
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