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1
回答
Tensorflow
2
张量
python
、
tensorflow
目前,
在
使用
Tensorflow
2时,我
的
张量
得到了以下错误:
tensorflow
:
模型
是
用
形状
(None,8)
构造
的
,用于
输入
KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None,8),dtype=tf.float32,name='dense_input'),name='dense_input',d
浏览 3
提问于2021-10-19
得票数 0
1
回答
关于
形状
不
匹配
的
Tensorflow
2警告,仍在训练
python
、
tensorflow
、
keras
、
multilabel-classification
“input_1:0”,shape=(128,1,50),dtype=float32)
构造
的
形状
(128,1,50),但它被
调用
为
不
兼容
形状
(None,50)
的
输入
。警告:
tensorflow
:
模型
是
为
输入
张量
(“input_1:0”,shape=(128,1,50),dtype=float32)用
形状
(128,1,50)<em
浏览 2
提问于2020-09-17
得票数 3
回答已采纳
1
回答
keras LSTM
构造
的
输入
形状
,称为
模型
输入
形状
keras
、
input
、
lstm
我
使用
的
是
Keras
的
LSTM
模型
。
输入
数据
形状
:(无,210,4) “210”
是
“21个样本*10” 称为
输入
数据
形状
:(无,21,4) 这本应是个问题,
但
事实并非如此。我可以连续
使用
这个吗? 为什么会出现这样
的
问题?警告:
tensorflow
:
模型
是
使用
输入
输入
浏览 12
提问于2021-05-05
得票数 0
2
回答
用于Google Colab
上
TPU
的
Mask R-CNN
google-colaboratory
、
google-cloud-tpu
我们正在尝试
使用
Google Colab TPU构建一个图像分割深度学习
模型
。我们
的
模型
是
Mask R-CNN。TPU_WORKER = 'grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR'] tpu_model = tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_modeltf.contrib.tpu.TPUDistributionStrate
浏览 0
提问于2018-10-17
得票数 3
1
回答
Tensorflow
模型
是
使用
输入
张量
的
形状
构造
的
,但
它是
在
具有
不
兼容
形状
的
输入
上
调用
的
(
神经网络
)
python
、
tensorflow
、
keras
、
neural-network
基本
上
,我正在尝试构建一个
使用
嵌入式单词作为
输入
的
模型
,但我一直收到此警告。我曾多次尝试根据我
的
模型
的
训练数据更改
输入
的
形状
,
但
这对
模型
构建没有任何影响。我正在尝试预测
输入
的
温度值,范围从0到100
在
训练过程中,损失分数有时会改变,而有时不会改变。我不太清楚这是怎么回事。数据
的
原始
形
浏览 22
提问于2020-09-28
得票数 2
1
回答
Conv1d input_shape问题,有人能帮我吗?
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
deep-learning
我试图重写一个用来对卫星图像进行分类
的
keras
模型
,这个
模型
是
一个NN
模型
,我想重写它给CNN,我从上找到了这个
模型
。,它变成了(2519025, 6),根据本文
的
说法,重塑
的
原因
是
: ARNING:
tensorflow
:
模型<
浏览 3
提问于2020-07-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
警告:
tensorflow
:
模型
是
用
形状
(None,188)
构造
的
,但
它是
对
形状
不
兼容
的
输入
(188,)
调用
的
。
python
、
tensorflow
、
keras
tensorflow
真的很烦人 警告:
tensorflow
:
模型
是
为
输入
KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None,188 ),dtype=tf.float32,name=' input _9'),name=' input _9',description=“(由层‘input_9’创建)
使用
shape (None,188)
构造
的
,但
它是
对
不<
浏览 10
提问于2022-07-07
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为可变大小和固定大小
的
输入
创建
TensorFlow
占位符有什么缺点吗?
tensorflow
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.
浏览 4
提问于2017-03-02
得票数 9
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1
回答
TensorFlow
: tf.placeholder和tf.Variable -为什么不需要维度?
python-3.x
、
tensorflow
我正在从以下示例中学习
TensorFlow
: 我在下面的代码中有几个问题:当定义诸如X、Y、W和b这样
的
占位符和变量时,我们为什么不需要指定它们
的
维度?如果不知道这些占位符/变量
的
大小,代码将如何分配内存?谢谢!
浏览 2
提问于2016-12-27
得票数 6
回答已采纳
1
回答
ValueError:层“值”
的
输入
0与图层
不
兼容
:预期
的
min_ndim=2,找到ndim=1
tensorflow
、
reshape
、
tensor
、
dimension
我
是
tensorflow
.When
的
新手,我试着修改
模型
结构,我把一个
张量
'r',它
的
形状
是
(None,1 ),转换成带有tf.reshape(r,4,)
的
一维
张量
,然后
输入
到稠密层中。一维
张量
的
形状
为(4,),稠密层
的
input_shape设置为(4,),出现错误。ValueError:层“值”
的<
浏览 5
提问于2022-10-26
得票数 0
1
回答
将图像
输入
到预先训练
的
角化
模型
中
python
、
tensorflow
、
keras
我训练了
模型
(直接从网站复制粘贴),并用model.save()保存了它。现在,我想
使用
它来对生成
的
图像进行分类,以便保存它们并将它们重塑为28x28像素,然后尝试将它们提供给
模型
,如下所示:img = image.imread:
模型
是
为
输入
张量
(“input_1:0”,shape=(None,28,28,1),dtype=float32)
构造
的
,但
浏览 4
提问于2020-07-09
得票数 0
回答已采纳
3
回答
提供多
输入
多输出尺寸错误
的
Keras自定义数据生成器(函数api
模型
)
python
、
tensorflow
、
keras
、
deep-learning
、
lstm
X
的
元组,y有3个
输入
特性和3个输出特性,所以X
的
形状
是
(3,32,10,1) 当我尝试用下面的代码用生成器来拟合
模型
时Epoch 1/2警告:
tensorflow
:
模型
是
为
输入
>
张量
(“input_1:0”,
浏览 3
提问于2020-11-12
得票数 1
1
回答
tensorflow
:
模型
是
用
形状
(None,4,1)
构造
的
,但
它是
对
形状
不
兼容
的
输入
(4,1,1)
调用
的
。
tensorflow
、
tensorflow-datasets
) mydataset, steps_per_epoch=4, 如何通过修正
模型
输入
层来消除警告警告:
tensorflow
:
模型
是
为
输入
张量
(“Placeholder_1:0”,shape=(None,4,1),dtype=float32)
构造
的
形状
(None,4,1),但
它是
浏览 4
提问于2021-03-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
时间序列CNN,尝试
使用
1,1
输入
形状
tensorflow
、
tensorflow.js
第一个问题:当尝试
使用
1,1
的
输入
形状
时,我会得到一个错误:第2期我
的
数据有两个不同
的
数组(1d):第一个数组
是
包含时间序列
的
输入
数据,第二个数组包含一个股票
的
封闭值
的
输
浏览 0
提问于2019-07-30
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何处理维数为零
的
渐变
tensorflow
使用
AdamOptimizer,当我得到一个2d变量
的
梯度时,第二维
的
大小最终为零,而第一维
的
大小与变量
的
第一维
的
大小相同。这使得处理梯度变得困难,因为对于大多数函数来说,任何大小
的
渐变都与其他大小
不
兼容
。当我得到一个一维变量
的
梯度时,梯度
的
维数和变量
的
尺寸
是
一样
的
,我还没有尝试过二维以上
的
变量。 这是个虫子吗?是否有办法通过c
浏览 4
提问于2016-01-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
对
形状
不相容
的
张量
的
重新
调用
python
、
tensorflow
、
keras
、
tensorflow2.0
、
tf.keras
我试图在这里通过下面的代码创建一个CNN +回归
模型
:cnn_modelkeras.Sequential([ regression_model, ])警告:
tensorflow
:
模型
是</em
浏览 1
提问于2020-01-16
得票数 3
回答已采纳
2
回答
纵火线性法中
的
多维
输入
?
neural-network
、
deep-learning
、
pytorch
、
perceptron
在
构造
一个简单
的
感知器
神经网络
时,我们通常将格式(batch_size,features)
输入
的
2D矩阵传递给二维权矩阵,类似于中
的
这种简单
的
神经网络
。我总是假设
神经网络
的
感知器/密集/线性层只接受2D格式
的
输入
,并输出另一个2D输出。
但
最近,我遇到了这样一个
模型
:线性层接受三维
输入
浏览 3
提问于2019-10-28
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Tensorflow
错误:期望dense_Dense1_input
具有
形状
[null,3],
但
得到
形状
为[3,1]
的
数组
javascript
、
arrays
、
tensorflow
我正在试图建立一个TF
模型
,它采用1,3
形状
的
张量
输出
是
相同
的
const { sequential,} = require('@
tensorflow
/tfjs-node'); layer
浏览 3
提问于2022-04-11
得票数 0
1
回答
tf.keras
模型
在
变
形状
张量
中
的
应用
python
、
tensorflow
、
tf.keras
我有一个tf.keras
模型
,它以
形状
(batch_size, )
的
张量
作为
输入
,并输出相同
形状
的
另一个
张量
。索引i
的
结果不依赖于索引j != i
的
任何
输入
。我想把这个
模型
应用到任意
形状
的
(dim1, dim2, ..., dimn)
张量
上
。在理论
上
,这应该是可能
的
,但在实践
浏览 5
提问于2022-11-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何将
形状
张量
(10000,299,299,1)
输入
到inceptionv3
模型
中?
tensorflow
、
keras
我正在尝试用
tensorflow
后端
在
keras中训练一个预先训练过
的
inceptionv3
模型
。 ValueError:检查
输入
时出错:期望input_1
具有
<
浏览 1
提问于2017-06-30
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