output_shape=[FV_SIZE])
TypeErroroutput_shape=[FV_SIZE]
4 ) 哈希(自身)中的1帧/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core&#x
浏览 32提问于2020-11-07得票数 0
下面是我的代码：output_inception = inception_model.outputinception_model.summary()TypeErrorInstead, use tensor.exp
浏览 33提问于2019-11-09得票数 7
使用tf.GradientTape代替。如果我更改代码并使用梯度磁带，则如下所示： with tf.GradientTapetf.reduce_sum(scales * (x - minimum) ** 2)我还会得到以下错误：
TypeError:如果</
浏览 8提问于2019-10-28得票数 2
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我的数据被输入到一个5x16矩阵中，前四列是42x2x2x2张量的坐标，最后一列是该元素的值。我试图分配这些值的方式给了我两个错误。) def T(i, j, k, l, b):如果在T之后没有.ref()，它就会给出“如果<em
浏览 11提问于2020-05-22得票数 1
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TypeError:如果启用张量相等，张量是不可接受的。相反，使用tensor.experimental_ref()作为键。
..。在运行下面的代码时显示。我通过木星笔记本在CPU上使用tensorflow版本2.1.0。
浏览 3提问于2020-04-27得票数 2
Tensorflow覆盖Tensor类、等的多个运算符。ops.Tensor._override_operator("__ge__", gen_math_ops.greater_equal)
为什么==对于tensorflow的张量的行为方式与numpy数组不同？
浏览 3提问于2017-10-17得票数 2
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我有一个名为x_train的3D张量值列表，我想通过使用它们作为另一个列表的键来创建一个字典。x_train)):
mat_gen[x_train[x]]=gene_seq[x] ` 但我得到了 --> 143 mat_gen[x_train[x][0]]=gene_seq[x] 144 145 TypeError:不可散列的类型：'numpy.ndarray‘
浏览 30提问于2020-06-26得票数 0
` `from keras导入模型modelvgg.layers.pop() modelvgg = models.Model(inputs=modelvgg.inputs，output=modelvgg.layer-1.output)modelvgg.summary()`
浏览 0提问于2021-06-09得票数 0
我尝试基于一个字典创建一个新的张量，该字典将张量中的值1对1映射到其他值(下面的例子是有意的)，我得到了错误"TypeError: tensor is unhashable。而是使用tensor.ref()作为键。“-尽管我没有使用张量作为字典中的键，但我之前将它们转换为int：
tensor1 = tf.cast([
浏览 64提问于2021-05-31得票数 0
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假设一个Tensor包含： [0 1 0]如何以本机方式获得密集表示(不使用numpy或迭代)？[2,1,0]
有做逆，也有似乎做它，但我无法弄清楚如何使用它。
浏览 4提问于2016-10-10得票数 7
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我正在使用Kerassurgeon模块进行剪枝，当我在google colab.It中使用VGG-16时，我遇到了这个错误，对其他models.Can来说很好，有人帮我解决了这个问题。executing_eagerly_outside_functions() and--> 726 raise TypeErrorunhashable. "
727 "
浏览 3提问于2020-04-06得票数 9
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为什么在将一个state_dict加载到同一个模型体系结构的新实例中之后，序列化pytorch state_dict的字节会发生变化呢？from deserialized state dict ---weight: -0.30337071418762207
正如您所看到的，( state_dicts的泡菜)的散列是不同的，而重量是正确复制的</e
浏览 2提问于2021-03-29得票数 0
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我有一个相似度矩阵(torch张量)，它是两个矩阵(源和目标)之间的余弦相似度矩阵。从矩阵中，我需要获得每个源和目标的最接近的邻居之间的距离之和。然后使用上面计算的值填充两个defaultdicts，如下面的代码片段所示from collections import defaultdict similarities.append(mat
浏览 0提问于2020-03-31得票数 1
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在于在内存中只保留给定对象的一个副本；也就是说，如果两个对象在语义上相等(相同的内容)，那么它们在物理上应该是相等的(内存中的相同位置)。一个额外的要求是，如果哈希表中的对象没有被哈希表以外的任何东西引用，那么它们应该是可收集的；否则，哈希表应该包含弱引用。唯一的问题是Dictionary保持了对节点的强引用！
浏览 72提问于2013-03-25得票数 17
我需要将一个键映射到一个方法中的元组。关键是该方法的一个参数。我正在考虑用字典来做这件事。但是字典中的键必须是常量，可以使用方法的参数作为键吗？如果不是，我应该使用什么数据结构呢？
浏览 0提问于2016-03-30得票数 0
4回答
hello': 'hello'}<class '__main__.S'><class '__main__.S'>>>> class A(object):
...为什么在第一个代码清单中，d只保留一对密钥，而在第二个清单d中，尽管具有相同的</em
浏览 0提问于2012-12-21得票数 7
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我最近一直在研究Python的字典(我相信它们在其他语言中被称为关联数组)，并且被它的键的几个限制搞糊涂了。
首先，dict键必须是不可变的。当我查看它背后的逻辑时，答案是字典就像哈希表一样查找键的值，因此不变的键(如果它们是可哈希的)可能会改变它们的哈希值
浏览 1提问于2013-11-28得票数 0
对象的散列值的含义是什么？在哪种情况下，两个对象具有相同的散列值？也有人说Array|Hash不能是Hash键，这与对象的hash值有关，为什么？
浏览 1提问于2009-11-25得票数 5
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我有一个嵌套的字典，我正在尝试绘制它。用户使用dcc.SingleDatePicker选择一个日期，然后使用dcc.Store存储该日期。该日期值用于打开和修改服务器上的文件，文件中的数据保存在字典中。然后，用户能够选择几个不同的选项来显示不同类型的时间序列数据，这些数据都是嵌套字典中的关键字。以下是一些示例数据： from jupyter_dash import JupyterDash
import dash_core_compon
浏览 8提问于2020-12-22得票数 1
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列出的大多数可能的数据类型都是不可变的。我理解可变的数据类型是如何导致问题的。
此外，元组也被提到为可能的键，但是当您生成元组元素列表时，它会引发一个错误。所以我认为任何键，只要它是不变的，对于字典来说是可以接受的。这是正确的吗？
浏览 1提问于2016-08-29得票数 0
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