ValueError: Tensor("ExponentialDecay_4:0"，shape=()，dtype=float32)_(‘尝试更新张量'，<tf.Tensor: shape=()，dtype=float32，numpy=3.0>)_张量(“args_0:0”，shape=(28，28，1)，dtype=float32) - 腾讯云开发者社区

Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1086, in _run str(subfeed_t.get_shape...()))) ValueError: Cannot feed value of shape (32, 32, 3) for Tensor 'x:0', which has shape '(?...3)' [Finished in 20.6s with exit code 1] 通过报错信息，我们可以分析出feed_dict的值与定义的输入数据张量x格式不匹配，feed_dict的维度3维的，shape...是(32，32，3)，而x的维度是4维的，shape是(None，32，32，3)。...因为之前的测试数据集都比较小，我可以直接把测试图像加载成np.ndarray的数据类型，但是这里cifar10测试数据集有300000张图片，也就是说如果一次性全部读取，最后得到的image_data的shape

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解决ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder:0 , w

解决ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder:0 , which has shape在使用深度学习框架进行模型训练或推理时...，我们有时会遇到如下错误：plaintextCopy codeValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder...:0, which has shape (?...总结通过对输入数据的形状和模型定义进行检查和调整，我们可以解决"ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder...:0, which has shape (?

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浅谈keras中的后端backend及其相关函数(K.prod,K.cast)

例子 from keras import backend as K input = K.placeholder((2, 3), dtype='float32') input <tf.Tensor...'Placeholder_2:0' shape=(2, 3) dtype=float32 # It doesn't work in-place as below....K.cast(input, dtype='float16') <tf.Tensor 'Cast_1:0' shape=(2, 3) dtype=float16 input <tf.Tensor...'Placeholder_2:0' shape=(2, 3) dtype=float32 # you need to assign it....input = K.cast(input, dtype='float16') input <tf.Tensor 'Cast_2:0' shape=(2, 3) dtype=float16 补充知识

2.1K3 1

tf.Tensor

目录 Class Tensor __init__ Properties device dtype graph name op shape Methods 1、__abs__ 2、__add__ 3、__...Index of the operation's endpoint that produces this tensor. dtype: A DType....(“sum:0”, shape=(2,), dtype=float32) [ 3. 5.] -------------------------------------------- 40、experimental_ref...().deref()) ==> tf.Tensor(5, shape=(), dtype=int32) 41、get_shape View source get_shape() Alias of Tensor.shape...Raises: ValueError: If shape is not compatible with the current shape of this tensor.

1.3K4 0

快速图像风格转换代码解析

shape[3] '''重新设定尺寸:Tensor("Reshape:0", shape=(1, 65536, 64), dtype=float32)''' filters = tf.reshape.../conv1_1', ), ('vgg_16...16/fc6', ), ('vgg_16/fc7', <tf.Tensor...("deconv3/Tanh:0", shape=(4, 276, 276, 3), dtype=float32) processed value: Tensor("mul_2:0", shape=.../conv3_3/Relu:0", shape=(8, 64, 64, 256), dtype=float32) 拆分:[<tf.Tensor 'split_5:0' shape=(4, 64

1.6K3 0

TensorFlow2.0（2）：数学运算

=(2, 2), dtype=float32, numpy= array([[0., 0.], [0., 0.]], dtype=float32)> 注意：TensorFlow中没有提供函数实现以其他数值为底的对数运算...: id=52, shape=(2, 2), dtype=float32, numpy= array([[0., 2.], [4., 2.]], dtype=float32)> （2）指数运算...: id=4, shape=(), dtype=float32, numpy=6.0> tf.norm(a, ord=2) # 2范数 tf.norm(a) # ord不指定时，默认是2 指定维度求范数： tf.norm(a, ord=2, axis=0) <tf.Tensor: id=27, shape=(2,), dtype=float32,

1.9K2 0

【tensorflow2.0】AutoGraph的使用规范

# 执行将报错 # inner_var() --------------------------------------------------------------------------- ValueError...ValueError: tf.function-decorated function tried to create variables on non-first call. 3,被@tf.function...)) append_tensor(tf.constant(6.0)) print(tensor_list) [, ] tensor_list = [] @tf.function #加上这一行切换成Autograph...5.0)) append_tensor(tf.constant(6.0)) print(tensor_list [] 参考

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tensorflow2.0的函数签名与图结构(推荐)

incompatible with input_signature: inputs: ( tf.Tensor([1. 2. 3.], shape=(3,), dtype=float32)) input_signature...: ( TensorSpec(shape=(None,), dtype=tf.int32, name=’x’)) tf.Tensor([ 1 8 27], shape=(3,), dtype=int32...‘x:0’ shape=(None,) dtype=int32 , <tf.Tensor ‘Pow/y:0’ shape=() dtype=int32 ] [<tf.Tensor ‘Pow:0’ shape...=Placeholder cube_func_int32.graph.get_tensor_by_name(“x:0”) #默认加“：0” <tf.Tensor ‘x:0’ shape=(None...{ dtype: DT_INT32 tensor_shape { } int_val: 3 } } } } node { name: "Pow" op: "Pow" input:

2.1K1 0

解决TensorFlow调用Keras库函数存在的问题

): # input_layer = tf.keras.layers.Input([None, 1]) # input_layer = tf.keras.layers.Input(batch_shape...vad_cell_size]) denoise_output = tf.keras.layers.Dense(1)(cell_outputs) print(denoise_output.get_shape...除法会使结果的精度高一级，可能会导致后面计算类型不匹配，如float32 / float32 = float64。...-3.ValueError: Tensor conversion requested dtype float64 for Tensor with dtype float32: ‘Tensor(“Sum...:0”, shape=(), dtype=float32)’ -4.ValueError: Incompatible type conversion requested to type ‘int32′

1.2K4 0

TensorFlow学习笔记之--

看下面的示例 x = tf.Variable(initial_value=50., dtype='float32') w = tf.Variable(initial_value=10., dtype='...with tf.Graph().as_default(): x = tf.Variable(initial_value=3., dtype='float32') w = tf.Variable...'gradients/mul_grad/Mul:0' shape=() dtype=float32>] [(, )] III apply_gradients...='float32') w = tf.Variable(initial_value=4., dtype='float32') y = w*x opt = tf.train.GradientDescentOptimizer

6.1K3 0

TensorFlow学习（二）：tf.random_normal() 和 tf.random_unform()

The shape of the output tensor. #确定输出的张量形状 mean: A 0-D Tensor or Python value of type dtype....#均值 stddev: A 0-D Tensor or Python value of type dtype....The shape of the output tensor. minval: A 0-D Tensor or Python value of type dtype....Defaults to 0. #下限默认为“0” maxval: A 0-D Tensor or Python value of type dtype....Raises: ValueError: If dtype is integral and maxval is not specified.

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TensorFlow之Hello World！（2）

, shape=(), dtype=float32) # 打印一下constant_1的类型，它是tf的Tensor类，张量！！！...>> constant_2 = tf.constant(np.ones(5),dtype=tf.float32) >>> constant_2 > # 当我们试图调用函数的时候，它报错了，这是为什么？...("Cannot evaluate tensor using `eval()`: No default " ValueError: Cannot evaluate tensor using `eval(...>>> a = tf.constant(3) >>> b = tf.constant(4) >>> print(a+b) Tensor("add_1:0", shape=(), dtype=int32)

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Theano调试技巧

([3,4,5],dtype=theano.config.floatX)) 将代码保存到test.py文件中，在命令行中执行： THEANO_FLAGS="device=gpu0,floatX=float32...Input 1 (indices start at 0) has shape[0] == 2, but the output size on that axis is 3....(input[0].shape[0] = 3, input[1].shape[0] = 2) Apply node that caused the error: Elemwise{add,no_inplace...(input[0].shape[0] = 2, input[1].shape[0] = 3) 可以看到，第一个z的值[2,4]被print了出来，同时在test_value的帮助下，错误信息还告诉我们在执行...", line 12, in f(np.array([1,2],dtype='float32'),np.array([0,0],dtype='float32')) File

2.1K9 0

飞桨paddle技术点整理

VarType.LOD_TENSOR Tensor(shape=[2, 2], dtype=float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,...VarType.LOD_TENSOR Tensor(shape=[2, 2], dtype=float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,...Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True, [2...dtype=int64, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True, [1, 4, 9]) Tensor(shape=[1], dtype=float32...a = paddle.to_tensor([0, 0, 0], dtype='float32') print(paddle.cos(a)) 运行结果 Tensor(shape=[3]

5063 0

TensorFlow创建常量(tf.constant)详解

在TensorFlow API中创建常量的函数原型如下所示： tf.constant( value, dtype=None, shape=None, name='...注意到数据类型相比之前发生了改变，因为这次我们指定了数据类型为float32，所以不是1 2，而是1. 2.。第三个参数表示张量的“形状”，即维数以及每一维的大小。...=tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], shape=[2, 3]) ValueError: Too many elements provided....不输入任何内容时： tensor=tf.constant([1, 2]) print(tensor) Tensor("Const_16:0", shape=(2,), dtype=int32) 作为对比...： tensor=tf.constant([1, 2], name="jiayu") print(tensor) Tensor("jiayu_1:0", shape=(2,), dtype=int32)

2.4K2 0

深度学习-TensorFlow张量和常用函数

=float32, numpy=array([0., 0., 0.], dtype=float32)> tf.zeros([2,5]) # 默认数据类型是float32 <tf.Tensor: shape...=(2, 5), dtype=float32, numpy= array([[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32...dtype=float32, numpy=array([1., 1., 1.], dtype=float32)> tf.ones([3,5]) tf.random.truncated_normal([2,2],mean=0.5,stddev=1) ) (, <tf.Tensor: shape=(

3052 0

数据统计

, numpy=4.0> # 列为整体 tf.norm(b, ord=1, axis=0) <tf.Tensor: id=66, shape=(2,), dtype=float32, numpy=array...b) # 对True和False转换为1和0 tf.reduce_sum(tf.cast(res, dtype=tf.int32)) Accuracy a = tf.random.normal([2, 3]) a <tf.Tensor: id=198, shape=(2, 3), dtype=float32...(a) Unique(y=,...=int32)>, idx=

1.1K1 0

TensorFlow2.0（5）：张量限幅

6) <tf.Tensor: id=13, shape=(10,), dtype=int32, numpy=array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 6, 6], dtype=int32...0，相当于tf.maxmium(a,0),注意，relu()方法在tf.nn模块中： a = tf.range(-5,5,1) a b = tf.random.uniform...(b) <tf.Tensor: id=33, shape=(3, 4), dtype=int32, numpy= array([[0, 0, 0, 7], [0, 0, 2, 0],...> 向量处理模，就可以将向量缩放到0到1范围： a1 = a / n a1 <tf.Tensor: id=45, shape=(2, 3), dtype=float32, numpy= array([

9793 0

Tensorflow加载Vgg预训练模型操作

, 64) dtype=float32 , 'relu1_1': <tf.Tensor 'vgg19_1/Relu:0' shape=(1, ?, ?..., 64) dtype=float32 , 'relu1_2': <tf.Tensor 'vgg19_1/Relu_1:0' shape=(1, ?, ?..., 64) dtype=float32 , 'pool1': <tf.Tensor 'vgg19_1/MaxPool:0' shape=(1, ?, ?..., 128) dtype=float32 , 'relu2_1': <tf.Tensor 'vgg19_1/Relu_2:0' shape=(1, ?, ?..., 128) dtype=float32 , 'relu2_2': <tf.Tensor 'vgg19_1/Relu_3:0' shape=(1, ?, ?

1.4K3 0

TensorFlow张量知识

=float32, numpy=array([0., 0., 0.], dtype=float32)> tf.zeros([2,5]) # 默认数据类型是float32 <tf.Tensor: shape...=(2, 5), dtype=float32, numpy= array([[0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32...dtype=float32, numpy=array([1., 1., 1.], dtype=float32)> tf.ones([3,5]) tf.ones([3,5],dtype=tf.int32) <tf.Tensor: shape=(3, 5), dtype=int32, numpy= array...dtype=float32)> tf.random.truncated_normal([2,2],mean=0.5,stddev=1) <tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=float32

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TensorFlow报错ValueError: Cannot feed value of shape (32, 32, 3) for Tensor x:0, which has shape (?

解决ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder:0 , w

浅谈keras中的后端backend及其相关函数(K.prod,K.cast)

tf.Tensor

快速图像风格转换代码解析

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TensorFlow学习（二）：tf.random_normal() 和 tf.random_unform()

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Theano调试技巧

飞桨paddle技术点整理

TensorFlow创建常量(tf.constant)详解

深度学习-TensorFlow张量和常用函数

数据统计

TensorFlow2.0（5）：张量限幅

Tensorflow加载Vgg预训练模型操作

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