我正在尝试对hdf5文件中的数据进行排队。由于Tensorflow不支持hdf5，因此我创建了一个python函数，该函数从hdf5文件中读取示例，并在到达文件末尾时引发tf.errors.OutOfRangeError。然后，我用tf.py_func包装这个python函数，并将其用作我的队列的入队op。这是我的代码：import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framewo
浏览 7提问于2017-02-19得票数 1
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我正在尝试用TensorFlow创建一个简单的神经网络。唯一棘手的部分是我有一个用py_func实现的自定义操作。当我将输出从py_func传递到Dense层时，TensorFlow报告说应该知道排名。具体的错误是：当我通过py_func传递数据时，我不知道如何保持数据<e
浏览 12提问于2017-03-04得票数 26
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我想使用一个为正常的密集层创建权重的函数，它的行为基本上类似于初始化函数，只是它在每次新的前向传递之前都会进行“初始化”。我的增强线性层的流程如下所示：W_new = g(x,W)然而，g(x，W)是不可微的，因为它涉及一些采样。幸运的是，它也没有任何我想要学习的参数，所以我只是尝试向前和向后传递，就像我永远不会替换W一样。现在
浏览 0提问于2016-10-05得票数 0
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。修改Tensorflow本身(我必须修改Bazel构建文件、.h和.cc文件)和编译我自己的Tensorflow来使用这种方法似乎是不直观的</e
浏览 3提问于2017-03-27得票数 0
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我试图从使用py_func的函数返回数据集，以便在tensorflow dataset管道/api中使用。但是，py_func抛出一个错误：import <
浏览 0提问于2018-09-11得票数 0
我正在寻找动态读取图像和应用数据增强为我的图像分割问题。从我到目前为止所看到的情况来看，最好的方法是带有tf.Dataset函数的.map API。但是，从我看到的例子来看，我认为我必须将我的所有函数调整为tensorflow样式(使用tf.cond而不是if等等)。问题是，我有一些非常复杂的函数，我需要应用。因此，我考虑像这样使用tf.py_func：
import tensorflow<
浏览 0提问于2018-06-12得票数 0
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我有一些使用tensorflow函数py_func的效率问题。在我的项目中，我有一批尺寸为input_features的张量[? max_items m]。第一个维度被设置为?，因为它是一个动态形状(批处理用于定制的tensorflow读取器，并使用tf.train.shuffle_batch_join()进行洗牌)。问题
我的工作流需要一些定制的python操作(特别是为了处理索引，我需
浏览 3提问于2017-03-21得票数 5
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我使用这个链接：创建了一个带有梯度的py_func函数。以下是Harpone公司的代码：from tensorflow.python.framework import ops rnd_name = 'PyFuncGrad'
浏览 1提问于2016-10-15得票数 0
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我正在tensorflow中研究一个神经网络，它试图最大化两个数据集之间的相关性:corr = py_fu
浏览 9提问于2017-07-12得票数 0
完整的代码和错误可以在这里看到- https://www.kaggle.com/pradhyo/keras-style-transfer-different-losses/data?scriptVersionId=9726696 (大约60%的错误进入页面长的黑色背景部分) 我认为问题是下面的浮点数似乎是双精度的，即使wd_float()返回_loss。因此，我最好的猜测是，tf.py_func以某种方式将wd_float的输出转换为双精
浏览 58提问于2019-01-21得票数 3
我试图在python中编写一些自定义的TensorFlow函数(使用tf.py_func)，在那里我想同时计算python中的结果和梯度。我正在使用gradient_override_map技巧(例如来自和)。
然而，当前向函数得到一个numpy数组作为输入时，梯度函数得到Tensor。这是一个问题，取决于函数何时被调用，因为可能没有默认会话，和/或可能还没有包含所有所需值的feed_dict (例如，在tf.train优化器中)。如何实现py_fun
浏览 4提问于2017-04-23得票数 0
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我正在尝试使用tf.py_func和tf.RegisterGradient设置自定义梯度。具体来说，我试图取一个特征值的梯度，w.r.t，它的Laplacian。我得到了基本的工作原理，其中我的python函数返回一个值，即特征值。但是要使梯度工作，我还需要返回特征向量。这是我的定制渐变的完整代码。import numpy as npfrom scipy import sparse
import t
浏览 1提问于2018-03-01得票数 8
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我正在尝试使用一个指导地图(以下研究论文)来提升一个双边网格。(无，256,256，3)
我尝试了tf.stack()，但是它需要所有张量的形状和等级完全相同(在我的例子中是不可能<e
浏览 2提问于2017-12-10得票数 2
要重现我的问题，请先尝试这个(使用py_func映射)：import numpy as npprint(im_dataset.output_shapes)但是，如果您尝试这样做(使用直接tensorflow映射而不是py_func</e
浏览 7提问于2018-02-16得票数 6
嗨，我正在为使用py_func创建的新op创建自定义梯度，并在tensorflow中使用梯度覆盖和tf.register_gradient方法覆盖这些梯度。input3,input4): return Forward_pass
def py_func但是我只想要3个梯度，而tensorflow在定义自己的梯度时要求梯
浏览 0提问于2018-03-19得票数 0
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根据文档，我可以使用tf.py_func来定义自己的操作。它将接收Numpy数组，并且必须返回Numpy数组。它没有显式地写在文档中，但我由此得出结论，它将绑定到CPU设备上？如果我将此与可能运行在GPU上的其他操作系统结合起来，TF是否会贪婪地将同样多的计算转移到GPU上，并为我的tf.py_func op自动在GPU和CPU之间传输内存？(就像西亚诺那样。)
浏览 5提问于2016-12-12得票数 5
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当我从生成器创建一个tf数据集并尝试运行tf2.0代码时，它会向我发出一条警告消息。代码： import tensorflow as tf
from tensorflow.keras我想使用dataset API (带预取)从流输入向模型提供数据。即使它在当前的alpha版本中仍然是可能的，它会在以后被删除吗？tensorfl
浏览 45提问于2019-05-08得票数 3
在Tensorflow阅读器中有三个版本。我应该用哪种阅读器？有读取.mat文件的阅读器吗？
Description：目前，我正在制作一个小的CNN模型，用于使用数据集对住房号进行分类。dataset使用.mat文件格式，.It是一个大型数据集。如果我使用读取机制中的Tensorflow构建来读取数据集，将会很有帮助。但我应该使用</em
浏览 14提问于2017-10-23得票数 2
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我试图在Keras中运行自定义度量。我成功了，但我不相信它的结果，所以我想看看一些价值观。麻烦的是，所有的东西都是张量，我想把它们转换成ndarray来检查它们。当我试图使用Keras后端获取会话时，我会得到一个错误：
我唯一想要的就是能够打印一些关于张
浏览 0提问于2018-09-07得票数 1
我目前有一个nxm张量的数据集，我需要填充到13xm tensor (n <= 13)；然而，我不知道如何在Tensorflow不丢失张量形状的情况下做到这一点。我正在尝试将map函数应用于这些函数，但是tf.constant不能接受张量作为填充规范的一部分，并且由于map的要求，我不能只使用numpy方法。padding = tf.constant([[0, additional_length], [0, 0]])
return tf.pad(x, pa
浏览 0提问于2021-02-08得票数 0
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