我是tensorflow和深度学习的新手,我希望通过初学者的演示获得一个一般的概念,即训练一个(int-)数字计数器,以指示一组中重复次数最多的数(如果重复次数最多的是唯一的,则选择最小的)。例如,如果seed=[0,1,1,1,2,7,5,3](int- num -set作为输入),那么most = 1(这里重复次数最多的是1,它重复了3次);在这里,我没有使用广泛使用的演示,如图像分类器或MNIST数据集
数组到字节的转换是基于的,它是google cloud的ml-engine上tensorflow模型预测的建议输入。我已经尝试将decode raw的out_type设置为不同的可能数据类型,并尝试更改要将原始数组转换为的数据类型。额外信息
其背后的目标是为自定义Estimator创建服务输入函数,以使用gcloud ml-engine local RES
我想使用数据集列表作为.fit()函数的输入,但它返回: ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: (<class'list'> containing values of types {"<class 'tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.PrefetchDataset'>"}), <class 'N