如果我在Tensorflow中定义一个自定义Op，是否可以为顶部提供两个内核，这两个内核对于输入的形状是否完全定义是多态的？例如，如果形状是完全已知/定义的，我可以在内核构造时构造一次特定的结构。
浏览 9提问于2017-03-08得票数 0
假设我使用Tensorflow的Python创建了一个张量，如下所示，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：
te
浏览 4提问于2015-12-20得票数 3
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我正在用Tensorflow编写一个op，它接受一些输入(对一个文件的引用)，并根据该输入(文件的一组“块”)产生可变的输出量。我不能预先指定这一点，因为输入文件很大(10s的GB)，所以对我的应用程序进行扫描是不可行的。
我第一个失败的尝试是让op在每个Compute调用中生成一个“输出块”。但是，对于给定的输入，这留下了其余的块未生成。经过进
浏览 9提问于2016-07-14得票数 1
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我的目标是引入随机缩放和翻译的数据增强的目的。tf.image.crop_to_bounding_box(distorted_image, random_y, random_x, 299, 299) 所以看起来resize_im
浏览 3提问于2016-03-08得票数 1
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我想知道是否有任何实质性的缺点(例如，关于计算效率，内存.)在为可变大小的输入(相对于固定大小的输入)创建TensorFlow占位符时？比方说，我正在进行小型批处理学习，并使用占位符初始化图形，在该占位符中，我预先假定了一个固定的batch_size：tf.placeholder(..., shape=[None, ...])我
浏览 4提问于2017-03-02得票数 9
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下面是我使用的代码的一部分：sess.run(noise.initializer)op3 = tf.assign(noise[125:175, 125:175], subX)正如您所看到的，对于op3，我试图从subX中分配一部分变量“噪音”，这是由。(0
浏览 0提问于2019-07-10得票数 0
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我是Tensorflow的新手，在尝试运行一些示例代码时遇到错误。import tensorflow as tf
with g1.as_default():运行上面的代码会给出错误: TypeError：__init__()得到一个意外的关键字参数'shape‘。我试过了
v = tf.get_
浏览 11提问于2017-07-06得票数 1
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我正在使用Tensorflow.I训练一个多层卷积网络，对于两个layers.For --第三层没有问题，当我定义权重时，它给了我一个新变量的错误形状必须完全定义，而不是(?，128)。下面是我的代码： reshape = tf.reshape(pool2, shape=[batch_size，14，14，16)的张量。
注意:当我
浏览 2提问于2017-09-11得票数 4
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我使用Keras/TF的模型如下：conv = Conv2D(2, 1inputs, output = conv)在model.fit中，我收到一个错误：
ValueError:检查目标时出错:期望conv2d_2具有形状(300,320，2)
浏览 0提问于2019-01-02得票数 5
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在我的C++ OOP课上，我学到了如何为派生类提供虚函数接口的多态性。但问题是，所有这些都能起到什么作用？每次我们创建一个基类指针并在其中存储一个派生类对象时，但是为什么呢？请告诉我一个除了C++中的多态性之外无法解决的编程问题
浏览 2提问于2017-05-02得票数 0
我使用以下代码计算Tensorflow中的2D反褶积：我希望尽可能完整地定义形状，因为它的输
浏览 1提问于2017-03-30得票数 0
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我能够分配自定义设计到我的闪光滑块使用mySlider.setStyle("thumbUpSkin", myThumbUpSkinShape)。但是，这不会将拇指的大小设置为我定义的形状。如何将拇指图形的大小设置为与自定义设计形状完全相同的大小？
浏览 2提问于2013-01-03得票数 0
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我训练了一个用于目标检测的tensorflow模型，输入作为占位符，维度为1，None，None,3，因为我的训练图像具有不同的大小。然后我将冻结的图(.pb文件)转换为tensorRT图，以便更快地推断，但tensorRT给了我一个警告，即输入张量具有未知的非批处理维度，因此节点将回落到TF。错误消息为： 2019-05-22 08:59:56.628216: W tensorflow/contrib/tensorrt/convert&#
浏览 23提问于2019-05-23得票数 2
如何使用小批量数据在TensorFlow中训练网络？在Deep-MNIST教程中，他们使用： batch = mnist.train.next_batch(50)我的问题是-具有维度的x和y_变量是否适合单个示例，而batch[0]和batch[1]是此类输入和输出的列表？在这种情况下，TensorFlow
浏览 4提问于2016-07-02得票数 6
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在Tensorflow概率的0.11.0版本中，我可以定义一个TransformedDistribution，如下所示，指示事件和批处理形状：但是，在当前版本(撰写本文时为0.12.1)中，event_shape和batch_shape可重现性注意:这是我如何定义简单分布和双射器的<
浏览 0提问于2021-03-12得票数 1
在tensorflow中使用tf.PriorityQueue似乎有问题。文档指出，初始化不需要形状参数。我不能指定张量的形状，因为它是动态的，形状是在运行时确定的。来自上的tensorflow文档
__init__(capacity,types,shapes=None,names=None,shared_name=None,name='priority_queue形状：(
浏览 0提问于2018-08-03得票数 0
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我测试以下代码脚本x = tf.Variable(tf.random_normal([a, b, c], meaninit)运行代码将获得以下结果[2 3 4]
看起来只有第二张打印提供了可读的格式
浏览 2提问于2016-07-26得票数 0
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通过附加操作和未定义的形状将Keras Upsampling2d操作转换为此操作。但是，Tensorflow在没有此操作的情况下以正确的形状进行转换。
这会导致未定义的整体模型输出形状，并导致设备上的错误。怎么解决这个问题呢？
浏览 2提问于2021-04-07得票数 0
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我知道这有点愚蠢，因为BigQueryML现在为KM棍提供了良好的初始化。尽管如此，我还是被要求在tensorflow中训练一个模型，然后将它传递给BigQuery进行预测。我得到以下错误：因此，我的问题是:在BigQuery/serving/predict
所有的输出形状似乎都有未知<e
浏览 6提问于2020-02-11得票数 3
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