[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 目录 [阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作 0x00 摘要 0x01 reduce_sum 1.1 reduce_sum...3.1 expand_dims函数 3.1.1 例1 3.1.2 例2 3.2 DIN使用 0xFF 参考 0x00 摘要 本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码，梳理了下深度学习一些概念，以及TensorFlow...因为篇幅所限，所以之前的整体代码讲解中，很多细节没有深入，所以本文会就 “TensorFlow形状相关” 这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。...shape 为要调整为的形状，shape里最多有一个维度的值可以填写为-1，表示自动计算此维度。...辨析matmul product（一般矩阵乘积），hadamard product（哈达玛积）、kronecker product（克罗内克积） Tensorflow 的reduce_sum()函数到底是什么意思
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。...width, -1]) sess.run(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。
这是最近碰到一个问题，先描述下问题： 首先我有一个训练好的模型(例如vgg16)，我要对这个模型进行一些改变，例如添加一层全连接层，用于种种原因，我只能用TensorFlow来进行模型优化,tf的优化器...trainable=False 无效 首先，我们导入训练好的模型vgg16，对其设置成trainable=False from keras.applications import VGG16 import...for layer in base_mode.layers: layer.trainable = False 设置好trainable=False后，再次查看可训练的变量，发现并没有变化，也就是说设置无效...混编中，keras中设置trainable=False对于TensorFlow而言并不起作用 解决的办法就是通过variable_scope对变量进行区分，在通过tf.get_collection来获取需要训练的变量...，最后通过tf优化器中var_list指定训练 以上这篇解决Keras TensorFlow 混编中 trainable=False设置无效问题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。
问题 INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/mnist_convnet_model\model.ckpt-1619 2018-04-10 16:02...:17.996575: W c:\l\tensorflow_1501918863922\work\tensorflow-1.2.1\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc..._1501918863922\work\tensorflow-1.2.1\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1158] Not found: Key conv...(status)) tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both...validate_shape=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](conv2d/bias, save/RestoreV2)]] 解决过程 查看到INVALIDARGUMENTERROR
来源：Github 编译：费欣欣 【新智元导读】TensorFlow今天正式发布了1.5.0版本，支持CUDA 9和cuDNN 7，进一步提速。...支持形状推理（即，包含-1的形状）在Reshape bijector。...现在提出InvalidArgumentError。 更新入门文档和API介绍。 Google云端存储（GCS）： 为GCS客户端添加用户空间DNS缓存。 为GCS文件系统定制请求超时。...确保主服务器和工作服务器运行相同版本的TensorFlow，以避免兼容性问题。 修复BlockLSTM单元的窥视孔peephole实现中的bug。...在这个变化之前，整型变量的所有分区都用未分区变量的形状初始化; 在这个改变之后他们被正确地初始化。 其他 为bfloat16添加必要的形状util支持。
那么，我们已知x，要想得到input_shape 形状的 tensor，我们应该如何使用conv2d_transpose函数呢？...就用下面的代码 import tensorflow as tf tf.set_random_seed(1) x = tf.random_normal(shape=[1,3,3,1]) #正向卷积的kernel...as tf from tensorflow.contrib import slim inputs = tf.random_normal(shape=[3, 97, 97, 10]) conv1 =...import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import slim import numpy as np inputs = tf.placeholder...3]) _, los_ = sess.run([train_op, loss], feed_dict={inputs: data_in}) print(los_) # InvalidArgumentError
Raises: InvalidArgumentError: if `logits` is empty or `axis` is beyond the last dimension of `logits...return _softmax(logits, gen_nn_ops.softmax, axis, name) softmax函数的返回结果和输入的tensor有相同的shape，既然没有改变tensor的形状...tensor output = tf.nn.softmax(c,axis=-1) 那么 output[1, 2, 3] 则表示 P(label =3 | value = c[1,2] ) 以上这篇关于tensorflow
: save_path}) File "/home/wow/ML/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/client...(e)(node_def, op, message) tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Assign requires...=op_def) File "/home/wow/ML/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework..._extract_stack() # pylint: disable=protected-access InvalidArgumentError (see above for traceback):...又遇到类似的错误: tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both
state to execute it.class InternalError: Raised when the system experiences an internal error.class InvalidArgumentError...entity (e.g., a file or directory) was not found.class OpError: A generic error that is raised when TensorFlow...MembersABORTEDALREADY_EXISTSCANCELLEDDATA_LOSSDEADLINE_EXCEEDEDFAILED_PRECONDITIONINTERNALINVALID_ARGUMENTNOT_FOUNDOKOUT_OF_RANGEPERMISSION_DENIEDRESOURCE_EXHAUSTEDUNAUTHENTICATEDUNAVAILABLEUNIMPLEMENTEDUNKNOWN二、重要的类1、类OutOfRangeErrorInherits From: OpErrorDefined in tensorflow
文章内容：TensorFlow 图和会话 计算图 在计算图中，节点表示计算单位，边表示计算用到和产生的数据。...TensorFlow 也自动管理了一些常用的集合。...在执行之前，可以控制TensorFlow对图的优化。 gpu_options.allow_growth。...1.0, 4.0, 9.0]" print(sess.run(y, {x: [0.0, 0.0, 5.0]})) # => "[0.0, 0.0, 25.0]" # 引发`tf.errors.InvalidArgumentError...InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value for placeholder tensor 'Placeholder
在TensorFlow中，支持的设备类型是CPU和GPU。它们被表示为strings。例如： "/cpu:0"：机器的CPU "/gpu:0"你的机器的GPU，如果你有一个。..."/gpu:1"你的机器的第二个GPU等 如果TensorFlow操作既具有CPU和GPU实现，则在将操作分配给设备时，GPU设备将被赋予优先级。例如， matmul具有CPU和GPU内核。...允许GPU内存增长 默认情况下，TensorFlow将几乎所有GPU的GPU内存映射 CUDA_VISIBLE_DEVICES到该进程的可见内容。...TensorFlow在会话上提供两个配置选项来控制。...print(sess.run(c)) 如果您指定的设备不存在，您将获得 InvalidArgumentError： InvalidArgumentError: Invalid argument: Cannot
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。...在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。...TensorFlow 在 Session 上提供了两个 Config 选项来控制这个选项。...如果指定的设备不存在，将得到 InvalidArgumentError： InvalidArgumentError: Invalid argument: Cannot assign a device to...（编译自： https://www.tensorflow.org/programmers_guide/using_gpu）
理解 TensorFlow TensorFlow 不是一个标准的 Python 库 大多数 Python 库被编写为 Python 的自然扩展形式。...请注意，+ 操作在 TensorFlow 中过载，因此同时添加两个张量会在图中增加一个节点，尽管它表面上看起来不像是 TensorFlow 操作。...InvalidArgumentError (see above *for* traceback): You must feed a value *for* placeholder tensor 'Placeholder...InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value *for* placeholder tensor 'Placeholder...shape 是与张量形状对应的整数数组，它的语法非常直观：按顺序，每个维度只有一个整数。例如，一个 3x8 矩阵形状是 [3, 8]。要创建一个标量，就需要使用形状为 [] 的空列表。
对于形状匹配来说，是有不少场景的模版图特别大的，甚至占到了被查找图的一半以上的。这种情况，早期的方案基本就不能解决问题。...三、多尺度和各项异性匹配中缩放步长的自动确认 前面稍微提及了多尺度和各项异性的匹配，和标准的形状匹配相比，他们实质上是没有太多的变化的。...在网络上搜索这方面的资料时，有发现有篇类似的博客有提及到这个算法：基于形状的模板匹配之候选点选择 ，我感觉没有讲到核心，大家也可以参考下。 ...针对夹角余弦以及正统的梯度边缘，我分别实现两个不同版本的基于边缘的形状匹配算法，两者似乎也没有太大的性能区别，有兴趣额的朋友可以试下下面的链接： 1、基于梯度边缘的形状匹配。 ...2、基于夹角余弦的形状匹配（16角度）
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后，找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法（原文地址：这里），大致的解决办法就是，在出现Nan值的loss中一般是使用的TensorFlow的log...函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现，也是查到了计算log的传参为0；而解决的办法也很简单，假设传参给...举例说明就是TensorFlow的官网给的教程，其输出层使用的是softmax激活函数，其数值在[0,1]，这在设计的时候，基本就确定了会出现Nan值的情况，只是发生的时间罢了。...02 更新网络时出现Nan值 更新网络中出现Nan值很难发现，但是一般调试程序的时候，会用summary去观测权重等网络中的值的更新，因而，此时出现Nan值的话，会报错类似如下： InvalidArgumentError
02 理解 TensorFlow 1. TensorFlow 不是一个标准的 Python 库 大多数 Python 库被编写为 Python 的自然扩展形式。...请注意，+ 操作在 TensorFlow 中过载，因此同时添加两个张量会在图中增加一个节点，尽管它表面上看起来不像是 TensorFlow 操作。...InvalidArgumentError (see above *for* traceback): You must feed a value *for* placeholder tensor 'Placeholder...InvalidArgumentError (see above for traceback): You must feed a value *for* placeholder tensor 'Placeholder...shape 是与张量形状对应的整数数组，它的语法非常直观：按顺序，每个维度只有一个整数。例如，一个 3x8 矩阵形状是 [3, 8]。要创建一个标量，就需要使用形状为 [] 的空列表。
选自GitHub 机器之心编译 机器之心编辑部 昨天，谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0，并开源了其代码。...GitHub 地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0 源代码（zip）：https://github.com/tensorflow.../tensorflow/archive/v1.5.0.zip 源代码（tar.gz）：https://github.com/tensorflow/tensorflow/archive/v1.5.0.tar.gz...TensorFlow Lite：dev 预览版现在可用。 支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 加速线性代数（XLA）： 添加 complex64 支持到 XLA 编译器。...它现在引发 InvalidArgumentError，如文档所述。 更新「开始」文件和 API 介绍。 谷歌云存储 (GCS)： 为 GCS 客户端添加用户空间 DNS 缓存。
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ # -*- coding: utf-8 -*- #keras==2.0.5 #tensorflow==1.1.0 import os,sys,string import...maxin:]], Y[maxin:]), ) test(base_model) K.clear_session() 补充知识：日常填坑之keras.backend.ctc_batch_cost参数问题 InvalidArgumentError...如果依然按照上面的写法，会得到如下错误： InvalidArgumentError sequence_length(0) <=30 ‘<=’后面的数值 = 你cnn最后的输出维度 – 2。...对于ctc_batch_cost()的参数，labels需要one-hot编码，形状：[batch, max_labelLength]，其中max_labelLength指预测的最大字符长度；label_length
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...举例说明就是TensorFlow的官网给的教程，其输出层使用的是softmax激活函数，其数值在[0,1]，这在设计的时候，基本就确定了会出现Nan值的情况，只是发生的时间罢了。...更新网络时出现Nan值更新网络中出现Nan值很难发现，但是一般调试程序的时候，会用summary去观测权重等网络中的值的更新，因而，此时出现Nan值的话，会报错类似如下：InvalidArgumentError...最近用Tensorflow训练网络，在增加层数和节点之后，出现loss = NAN的情况，在网上搜寻了很多答案，最终解决了问题，在这里汇总一下。...有专门的内置调试器(tfdbg)来帮助调试此类问题tensorflow.org/programmers_guide/debuggerfrom tensorflow.python import debug
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