Tensorflow / Tflearn ValueError:无法为形状为'(?，4，11，11)‘的张量'input/X:0’提供形状(4，11，11)的值_ValueError:无法为形状为'(?，128,128，1)‘的张量'x:0’提供形状(64，)的值_ValueError:无法为形状为'(?，)‘的张量'input_example_ Tensor :0’提供shape ()的值 - 腾讯云开发者社区

可能是您需要学习使用 TensorFlow 的唯一数据结构。张量是由维度，形状和类型标识的 n 维数据集合。阶数是张量的维数，形状是表示每个维度的大小的列表。张量可以具有任意数量的尺寸。...，但占位符允许我们创建可在运行时提供其值的张量。...})) 上面的命令在 TensorFlow 会话中运行op4，为p1和p2的值提供 Python 字典（run()操作的第二个参数）。...=True ) 创建与参数形状相同的张量，所有元素都设置为零 ---- ones( shape, dtype=tf.float32, name=None ) 创建所提供形状的张量，所有元素都设置为...使用随机分布填充张量元素 TensorFlow 为我们提供了生成填充随机值分布的张量的函数。生成的分布受图级别或操作级别种子的影响。

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tf.lite

参数：graph_def:冻结的TensorFlow GraphDef。input_tenators:输入张量列表。类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。...自动确定何时输入形状为None(例如，{"foo": None})。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。如果没有提供SignatureDef的输出数组，则使用它。...参数：sess:TensorFlow会话。input_tenators:输入张量列表。类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

解决ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder:0 , w

具体的定义可能因使用的深度学习框架而异，这里以TensorFlow为例：pythonCopy codeimport tensorflow as tf# 定义placeholder张量input_data...Placeholder张量的介绍在TensorFlow中，Placeholder是一种特殊的张量，它允许我们在运行图（Graph）时在外部提供输入数据。...Placeholder张量相当于在图中定义了一个占位符，告诉TensorFlow在运行时需要提供一个具体的值。...Placeholder张量的主要特点如下：形状（shape）不固定: 在定义Placeholder时，通常会将形状（shape）设置为None或部分确定的值，以便在运行时能够接受不同形状的输入数据。...当我们在运行时提供了具体的输入数据时，TensorFlow会根据提供的数据自动推断Placeholder张量的形状。

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ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got

为了适应深度学习模型的输入要求，我们需要将图像数据转换为4维张量。在这个具体的错误中，我们可以看到输入数据的形状是(50, 50, 3)，意味着这是一个50x50像素的彩色图像。...具体的代码如下：pythonCopy codeimport numpy as np# 假设input_data是原始的输入数据，形状为(50, 50, 3)input_data = np.random.rand...(50, 50, 3)# 使用np.expand_dims()在第0个维度上扩展数据expanded_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)# 打印扩展后的数据形状...具体代码如下：pythonCopy codeimport numpy as np# 假设input_data是原始的输入数据，形状为(50, 50, 3)input_data = np.random.rand...可以看到，原始数组arr的形状为(5,)，而插入新维度后的数组expanded_arr的形状为(1, 5)。

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TensorFlow中如何确定张量的形状实例

我们可以使用tf.shape()获取某张量的形状张量。...(x)) Out[1]: array([10, 10, 10]) 我们可以使用tf.shape()在计算图中确定改变张量的形状。...(tf.shape(x_reshape)) Out: array([ 5, 20, 10]) 我们可以使用tf.shape_n()在计算图中得到若干个张量的形状。...sess.run([tf.size(x), tf.size(y)]) Out: [1000, 504] tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状...中如何确定张量的形状实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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节省大量时间的 Deep Learning 效率神器

调试一个简单的线性层让我们来看一个简单的张量计算，来说明缺省异常消息提供的信息不太理想。下面是一个包含张量维度错误的硬编码单（线性）网络层的简单 NumPy 实现。...layer 执行该代码会触发一个异常，其重要元素如下: ... ---> 10 Y = W @ X.T + b ValueError: matmul: Input operand 1 has a...ValueError: matmul: Input operand ......TensorSensor 还区分了 PyTorch 和 TensorFlow 引发的与张量相关的异常。...*h) + Uxh_ @ X.T + bh_) 同样，你可以忽略代码执行的实际计算，将重点放在张量变量的形状上。

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tf.constant_initializer

由新张量的期望shape后面的参数value指定。参数value可以是常量值，也可以是类型为dtype的值列表。...如果value是一个列表，那么列表的长度必须小于或等于由张量的期望形状所暗示的元素的数量。如果值中的元素总数小于张量形状所需的元素数，则值中的最后一个元素将用于填充剩余的元素。...如果值中元素的总数大于张量形状所需元素的总数，初始化器将产生一个ValueError。参数： value: Python标量、值列表或元组，或n维Numpy数组。...初始化变量的所有元素将在value参数中设置为对应的值。 dtype: 数据类型。 verify_shape: 布尔值，用于验证value的形状。...如果为真，如果value的形状与初始化张量的形状不兼容，初始化器将抛出错误。

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tf.expand_dims

tf.expand_dims( input, axis=None, name=None, dim=None)将维数1插入张量的形状中。(弃用参数)有些论点是不赞成的。...它们将在未来的版本中被删除。更新说明:使用axis参数。给定一个张量输入，这个操作在输入形状的维数索引轴上插入一个维数为1的维度。尺寸指标轴从零开始; 如果为轴指定一个负数，则从末尾向后计数。...参数:input: 一个张量。axis: 0-D(标量)。指定要在其中展开输入形状的维度索引。必须在[-rank(输入)- 1,rank(输入)]范围内。name: 输出张量的名称。...dim: 0-D(标量)。相当于轴，要弃用。返回值:一个与输入数据相同的张量，但它的形状增加了尺寸为1的额外维数。...Raises:ValueError: if both dim and axis are specified.原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.12

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tf.stack

tf.stack( values, axis=0, name='stack')将一列秩为R的张量叠加成一个秩为(R+1)的张量。...将值中的张量列表沿轴维进行打包，将其打包成一个比值中的每个张量的秩高1的张量。...给出形状张量长度N的列表(A, B, C);如果axis == 0，则输出张量的形状为(N, A, B, C);如果axis == 1，则输出张量的形状为(A, N, B, C)等。...相当于numpy的:tf.stack([x, y, z]) = np.stack([x, y, z]) 参数:value: 具有相同形状和类型的张量对象列表。axis: 一个整型数。要堆叠的轴。...返回值:ValueError: If axis is out of the range [-(R+1), R+1).原链接: https://tensorflow.google.cn/api_docs

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Tensorflow快速入门

图1 Tensorflow官网界面可以看到，从功能上看，Tensorflow定义为专为机器智能打造的开源软件库。而从内部机制上，Tensorflow定义为一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。...向量是一维的，而矩阵是二维的，对于张量其可以是任何维度的。一般情况下，你要懂得张量的两个属性：形状（shape）和秩（rank）。秩很好理解，就是有多少个维度；而形状是指的每个维度的大小。...定义一个变量时，你需要提供初始值，有以下几种方式： a = tf.Variable([[2, 3], [1, 2]]) # 初始值为[[2, 3], [1, 2]] b = tf.Variable(...(tf.zeros([10, 10]))) # 初始值为全0，shape为[10,10]的张量 c = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5], mean=0.0, stddev...=1.0)) # 初始值为标准正态分布，shape为[5, 5]的张量对于定义的变量，实际的静态计算图中并没有实际存储值，所以在使用前一定要进行初始化，这里有一个快捷方式，把定义的所有变量都初始化：

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tf.unstack

tf.unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack')将秩为R张量的给定维数分解为秩为(R-1)张量。...通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。...例如，给定一个形状张量(A, B, C, D);如果axis == 0，那么输出中的第i张量就是切片值[i，:，:，:]，而输出中的每个张量都有形状(B, C, D)。...(注意，与split不同的是，未打包的维度已经没有了)。如果axis == 1，则输出中的第i张量为切片值[:，i，:，:]，输出中的每个张量都有形状(A, C, D)等。这是堆栈的反面。...参数:value: 一个秩为R的> 0张量要被解压。num: 一个int类型，一个整型数。尺寸轴的长度。如果没有(默认值)就自动推断。axis: 一个整型数。沿着整型数展开堆栈。

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tf.train

当x boundries[0] && x boundries...如果enqueue_many为False，则假定张量表示单个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。...注意: 如果dynamic_pad为False，则必须确保(i)传递了shapes参数，或者(ii)张量中的所有张量必须具有完全定义的形状。如果这两个条件都不成立，将会引发ValueError。...在这种情况下，对于每个加入值为None的维度，其长度可以是可变的；在退出队列时，输出张量将填充到当前minibatch中张量的最大形状。对于数字，这个填充值为0。对于字符串，这个填充是空字符串。...如果张量在tensor_list中有形状[N, a, b， ..]，则对应的输出张量的形状为[a, b，…,z]。

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tf.train.slice_input_producer

使用队列实现——队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。参数:tensor_list: 张量对象列表。...tensor_list中的每个张量在第一维中必须具有相同的大小。num_epochs: 一个整数(可选)。...如果设置了，此队列将在多个会话中以给定的名称共享。name: 操作的名称(可选)。返回值:张量列表，每个张量对应一个tensor_list元素。...如果张量在tensor_list中有形状[N, a, b， ..]，则对应的输出张量的形状为[a, b，…,z]。...可能产生的异常:ValueError: if slice_input_producer produces nothing from tensor_list.原链接: https://tensorflow.google.cn

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TensorFlow 1.x 深度学习秘籍：1~5

所有类型的数据，即标量，向量和矩阵都是张量的特殊类型：数据类型张量形状标量 0 维张量 [] 向量一维张量 [D0] 矩阵二维张量 [D0, D1] 张量 ND 张量 [D0, D1, D[...n-1]] TensorFlow 支持三种类型的张量：常量变量占位符常量：常数是无法更改其值的张量。...1 2 3 4 5 6 7 8 9] TensorFlow 允许创建具有不同分布的随机张量：要根据形状为[M,N]的正态分布创建随机值，其中均值（默认值为 0.0），标准差（默认值为 1.0），种子...这导致生成两个张量，形状为[55000, 784]的mnist.train.images和形状为[55000, 10]的mnist.train.labels。..., pad_sequences from tflearn.datasets import imdb 加载数据集，将句子填充到最大长度为 0 的位置，并对标签执行两个编码，分别对应于真值和假值的两个值。

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TensorFlow2.0（2）：数学运算

2 指数、开方、对数（1）对数运算 TensorFlow提供tf.math.log()方法来求对数，当然，求的是以自然常数为底的对数： e = 2.71828183 a = tf.constant(..., 0.], [0., 0.]], dtype=float32)> 注意：TensorFlow中没有提供函数实现以其他数值为底的对数运算，例如, 。...在我看来，上面提到的指数运算与对数运算不在通知模块以及没有提供以其他自然数为底的对数运算，应该应该是TensorFlow中的遗留问题，希望能够在正式版中得到修正。...逐元素比较两个数组的形状，当逐个比较的元素值（注意，这个元素值是指描述张量形状数组的值，不是张量的值）满足以下条件时，认为满足 Broadcasting 的条件：（1）相等（2）其中一个张量形状数组元素值为...当不满足时进行运算则会抛出 ValueError: frames are not aligne 异常。算术运算的结果的形状的每一元素，是两个数组形状逐元素比较时的最大值。

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tf.where

记住，输出张量的形状可以根据输入中有多少个真值而变化。索引按行主顺序输出。如果两者都是非零，则x和y必须具有相同的形状。如果x和y是标量，条件张量必须是标量。...条件张量充当一个掩码，它根据每个元素的值选择输出中对应的元素/行是来自x(如果为真)还是来自y(如果为假)。...参数:condition: bool类型的张量x: 一个张量，它的形状可能和条件相同。...如果条件为秩1,x的秩可能更高，但是它的第一个维度必须与条件的大小匹配y: 与x形状和类型相同的张量name: 操作的名称(可选)返回值:一个与x, y相同类型和形状的张量，如果它们是非零的话。...异常:ValueError: When exactly one of x or y is non-None.原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9

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tf.while_loop

b)如果循环变量是索引切片，则形状不变量必须是索引切片的值张量的形状不变量。它表示索引切片的三个张量的形状为(shape， [shape[0]]， [shape.ndims])。...对于正确的程序，while循环应该为任何parallel_iteration > 0返回相同的结果。对于训练，TensorFlow存储了在正向推理中产生的、在反向传播中需要的张量。...name:返回的张量的可选名称前缀。返回值：循环变量的输出张量。返回值具有与loop_vars相同的结构。...在极端情况下,可以想象的是,在x增加到一个时间之前,线程会将计数器运行,直到完成。唯一不能发生的事情是,线程更新x永远不能超过计数器线程,因为线程递增x取决于计数器的值。...import tensorflow as tfn = 10000x = tf.constant(list(range(n)))c = lambda i, x: i < nb = lambda i, x:

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基于TensorFlow的深度学习系列教程 1——Hello World!

Keras则是TensorFlow的一个高级API，同类的还有TensorFlow的TFLearn等等。...简化的API 下面就来学习下TensorFlow的基础知识，TensorFlow不仅提供了基础的语法，还提供了一些简化的API： TF Learn，tf.contrib.learn，基于scikit-learn...比如： 0维的张量，我们也叫做标量scalar或者数字， 1维的张量，叫做向量vector 2维的张量，叫做矩阵matrix 因此TensorFlow，可以理解为Tensor+Flow，即张量的数据流。...而想要拿到x的值，就必须新建一个session（这个时候才会分配资源），执行run方法（这个时候才会执行）。...attr：值 { 形状、初始值 } } 通过上面的json，就能完美的组合出web中看到的图了。

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TF图层指南：构建卷积神经网络

所述MNIST数据集包括60000个训练样例和手写数字0-9，格式为28x28像素的单色图像万个测试实施例。入门我们设计TensorFlow程序的骨架。...例如，如果我们以5的批次向我们的模型中提供示例，features将包含3,920个值（每个图像中每个像素的一个值），并且input_layer将具有一个形状 [5, 28, 28, 1]。...同样地，如果我们以100个批次的方式提供示例，features 将包含78,400个值，并且input_layer将具有一个形状[100, 28, 28, 1]。...要指定输出张量应该与输入张量具有相同的宽度和高度值，我们padding=same在这里设置，它指示TensorFlow向输出张量的边缘添加0个值，以保持宽度和高度28....该axis参数指定的轴input 张量沿找到最大的价值。在这里，我们想要找到索引为1的维度上的最大值，这对应于我们的预测（回想我们的对数张量具有形状）。

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TensorFlow之Hello World！（2）

value：value的值必须为dtype类型， shape: valued的形状，就是维度的意思 name：value的名字 verify_shape：布尔值，True 或者False，是不是让tf...我们看到当我们调用consumers方法时，返回值为一个空列表。而consumers的意思在整个程序中，使用constant_3的操作列表。当前无操作，所以返回值为空。...3.graph # 名字，和我们定义的时候是一样的，constant...>>> constant_3.value_index 0 # tf中除了constant以外，有没有其他函数可以定义常量张量呢？...我们知道tf的设计是基于图计算的。这样就需要一个入口，来执行之前定义的一系列的变量和操作op。 Session的作用就是提供这样一个入口。一般定义Session有两种方法。

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精通 TensorFlow 1.x：1~5

tf.lite

解决ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder:0 , w

ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got

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