Tensorflow:张量张量(“Placeholder:0”，shape=(?，3)，dtype=float32)不是此图的元素
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。
在TensorFlow中，张量（Tensor）是其核心概念之一。张量可以被看作是多维数组或矩阵的扩展，可以存储和处理大量数据。在给定的计算图中，张量是图的节点，表示数据的流动。
在给定的问题中，"张量(“Placeholder:0”，shape=(?，3)，dtype=float32)"是一个张量的描述。具体来说，它是一个名为"Placeholder:0"的张量，具有未知数量的行（用?表示）和3列，数据类型为float32。
在TensorFlow中，占位符（Placeholder）是一种特殊的张量，用于在运行计算图时提供输入数据。它们允许我们在定义计算图时不指定具体的数值，而是在运行时通过feed_dict参数传递实际的数据。
这个张量的应用场景可以是在训练机器学习模型时，作为输入数据的占位符。通过将实际的训练数据传递给这个占位符，可以在计算图中进行相应的计算和优化。
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使用tensorflow的另一个占位符的提要占位符
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以下情况:有一台生产服务器(C++)正在运行tensorflow。这里的代码期望恰好有一个输入Placeholder，该输入类似于feed_dict:{'input':...}。我不能更改服务器代码。我只能提供一个新的图形，它必须有一个叫做input的Placeholder。
使用tensorflow，我有一些代码可以创建两个不同作用域的相同神经网络：
dnn1 = DNN(scope='dnn1')
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两个DNN都有一个输入Placeholder：<tf.Tensor 'dnn1/i
浏览 0提问于2018-06-01得票数 2
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在Tensorflow的C++ TensorShape API中，什么是Python？
python、c++、tensorflow
假设我使用Tensorflow的Python创建了一个张量，如下所示，
x = tf.placeholder("float", shape=[None, inputLen])
我想在C++中创建一个tensorflow：：张量等价的张量，这样我就可以运行一个以x作为输入的经过训练的图。我应该如何处理输入形状的第一个维度，它在C++中是tensorflow::TensorShape类型？
如果我这样做了：
tensorflow::TensorShape inputShape;
inputShape.AddDim(0);
inputShape.AddDim(inputLen);
它
浏览 4提问于2015-12-20得票数 3
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TensorFlow无法识别feed_dict输入
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我正在运行一个用于线性回归的简单神经网络。然而，TensorFlow抱怨说，我的feed_dict占位符不是图形中的元素。但是，我的占位符和模型都是在我的图中定义的，如下所示： import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
with tf.Graph().as_default():
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape = (None,4))
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浏览 8提问于2018-12-31得票数 1
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用于训练和验证数据的输入张量
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在tensorflow示例中，feed_dict用于将培训或验证输入发送到同一个模型图中。不幸的是，您不能给张量喂食：
Acceptable feed values include Python scalars, strings, lists, or numpy ndarrays.
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有人有很好的解决办法吗？
目前，我只创建两个使用相同参数的模型子图的相同副本。这是可行的，但迫使我以一种
浏览 2提问于2016-02-20得票数 7
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TensorFlow，Julia -张量和浮点数
tensorflow、julia
为什么我可以将浮点数转换为张量，如下所示：
tensor = convert(TensorFlow.Tensor{Float32}, 0.05)
<Tensor Cast_8:1 shape=() dtype=Float32>
而不是浮点数的张量。以下命令：
convert(Float32, tensor)
返回以下错误：
ERROR: MethodError: Cannot `convert` an object of type TensorFlow.Tensor{Float32} to an object of type Float32
This may have arisen
浏览 0提问于2018-05-22得票数 2
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无法为张量占位符提供形状的值
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我正在使用TensorFlow中的三维点云数据训练模型。我的批次大小是64，所以TensorFlow希望收到64批次的3D点，如：(64,1024,3)。当我运行训练代码时： feed_dict = {ops['points_pl']: augmented_data,
ops['labels_pl']: current_label[start_idx:end_idx],
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浏览 21提问于2019-01-29得票数 0
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Tensorflow:在不同的函数中训练和测试
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我尝试在两个单独的函数中使用Tensorflow模型:一个用于训练它，另一个用于测试它。例如，训练函数如下所示：
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
tf_dataset = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, num_dims))
...
weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([num_dims, num_labels]))
...
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浏览 10提问于2016-08-04得票数 1
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为什么在使用sess.run(占位符，feed_dict)时返回占位符的张量描述？
python、tensorflow、deep-learning
sess = tf.Session()
sess.run(cost,feed_dict={z:logits,y:labels})
sess.close()
print(cost)
在上面的片段中，它打印张量描述的“成本=张量(”logistic_loss_6:0“，dtype=float32)"，而不是成本的值。
但是，如果我使用
sess = tf.Session()
cost = sess.run(cost,feed_dict={z:logits,y:labels})
sess.close()
print(cost)
然后输出成本。
我的问题是--当我运行sess.ru
浏览 0提问于2019-06-11得票数 0
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使用稀疏张量为TensorFlow中的softmax层提供占位符
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浏览 4提问于2019-08-22得票数 3
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tf.placeholder和None
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x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, None, None, None])
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for ten in lten:
feed_dict = {x: ten }
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正如您所看到的，在上面的代码中，None的具体值可
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为什么亚当优化器不起作用？
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我正在学习如何使用优化器来训练张量流中的模型。所以，我建立了一个线性模型，创建了一个玩具数据集，并用AdamOptimizer和GradientDescentOptimizer训练了线性模型。
这是我的片段：
# Training a linear model with Adam optimizer
import tensorflow as tf
import numpy as np
# Training dataset
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Yt_ = np.random.random(12).reshape(12, 1)
浏览 2提问于2017-07-26得票数 1
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tensorflow教程中测试数据的计算
python、machine-learning、tensorflow、deep-learning
我正在学习tensorflow- 教程。
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) #weights
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
浏览 3提问于2016-06-07得票数 4
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在python中为plceholder定义feed_dict
python、tensorflow、floating-point、placeholder
我的Python不好。我想知道如何使用Python在Tensforflow中定义占位符的feed_dict。我确实查找了我的问题，最近的问题是在C++ 。
假设我有以下张量：
(<tf.Tensor 'Mul:0' shape=<unknown> dtype=float32>,)
在没有feed_dict的情况下查看它：
print sess.run('Mul:0')
会产生以下错误：
InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for pla
浏览 11提问于2017-08-23得票数 0
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联合机器学习中的权值传输协议
machine-learning、protocols、tensorflow-federated
我想知道，在联合机器学习中，当我们训练本地模型并打算更新云模型时，我们使用什么协议来传输这些权重？另外，当我们使用tensorflow联合机器学习时，我们如何传递权重(使用哪个库和协议)？
致以亲切的问候，
浏览 5提问于2022-06-14得票数 0
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如何在Keras / Tensorflow中将(无，)批尺寸重新引入张量？
tensorflow、keras
我正在尝试创建一个使用Keras的tensorflow模型，它与Google的机器学习引擎兼容。我有一个现有的经过训练的Keras模型，它接受向量浮点输入。我在现有模型的前面引入了一个字符串向量输入层。这将传递要预处理的字符串。我试图使用Lambda层对图像数据进行预处理。在预处理过程中，为了解码字符串jpeg数据，我需要从张量中删除批处理维度。预处理之后，我需要重新引入“无”批处理维度。这就是我要面对的问题。似乎没有办法重新引入“无”作为批处理维度。Google引擎要求批处理维度在整个模型中始终是未知的。
Tensorflow版本: 1.12 Keras版本: 2.2.4 OS: Debia
浏览 1提问于2019-03-27得票数 1
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如何将TensorFlow张量转换为PyTorch张量而不转换成Numpy数组？
python、numpy、tensorflow、pytorch
我想在Tensorflow中使用一个预先训练过的Pytorch模型，并且我需要将tensorflow张量转换为pytorch张量。但是，我不想将Py手电筒张量转换为numpy数组，并将其转换为tensorflow张量，因为我得到的错误是“您必须为占位符张量提供一个值”。当我制作图形时，我需要这个转换，这样tensorflow张量就没有价值了，并且不能转换为numpy！有什么解决办法吗？
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Tensorflow feed_dict问题
python、machine-learning、tensorflow、deep-learning
因此，我是Tensorflow的新手，我正试图确切地了解何时使用feed_dict以及何时使用它是不必要的。
然而，我对feed_dict的工作方式感到困惑。
例如:1是否与2和3相同？
1. accuracy, cost = sess.run([accuracy, cost], feed_dict = {X:X_batch, Y:Y_batch})
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cost = sess.run(cost, feed_dict = {X:X_batch, Y:
浏览 4提问于2017-07-17得票数 4
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我有一个现有的模型，它在循环中读取文本文件，其结果输入和输出如下所示：
self.X = tf.placeholder('float32', shape=[None, None, max_word_length, ALPHABET_SIZE], name='X')
self.Y = tf.placeholder('float32', shape=[None, 2], name='Y')
...
_, c, a = sess.run([optimizer, cost, acc], feed_dict=
浏览 2提问于2018-03-26得票数 2
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Tensorflow模型占位符恢复
python、tensorflow
我想在Tensorflow中恢复、修改和重用一个(相当)复杂的模型，但是在使用占位符时，我很难正确地传递feed_dict。守则如下：
input_dir = "parallel_win_10_40_conv_3l_rnn"
input_file = "parallel_win_10_40_conv_3l_rnn"
saver = tf.train.import_meta_graph("./result/cnn_rnn_parallel/tune_rnn_layer/"+input_dir+"/model_"+input_file
浏览 0提问于2018-01-23得票数 1
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