数据集,但是training_ds是一个DatasetV1Adapter对象。另外,查看循环并查看我的数据集的最佳方法是什么?value in batch.items():使用training_ds作为我的数据集,将引发以下错误:
AttributeError:'tensorflow.python.framework
yield(img, img) # I train an autoencoder, so the x == y`
dataset = tf.data.Dataset.batch(batch_size).from_generator当我想用输入形状(batch_size, width, height, channels, frames)的占位符初始化数据集时,我会遇到一个错误。
我希望使用TensorFlow 1.12进行语义分割。我使用from_generator()创建一个数据集,其中生成器如下所示: return sample_fetcher()
def val_sample_fetcher/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py", line 1574, in fi
我在ubuntu和python 3.5上使用的是tensorflow 1.0 CPU。只要输出的数量小于10,它就能正常工作。当输出的数量大于10时,我会得到错误:
InvalidArgumentError (see above for traceback): indices[1] = 10 is not in [0, 10)
我试图使用tf.data.Dataset.from_generator()生成培训和验证数据。我有自己的数据生成器,它可以动态地进行功能准备: for f in input_file_list:X, y = get_feature(f)最初,我直接将这个输入到tensorflow keras模型,但是在第一批处理之后,我遇到了超出范围的数据然后,我决定将它封装在tensorf