ValueError:无法为形状为'(?，637,1162)‘的张量u’‘Placeholder:0’提供形状(637,1162)的值_无法为形状为'(?，3)‘的张量'Placeholder:0’提供形状()的值_ValueError:无法为形状为'(?，1)‘的张量'Placeholder_1:0’提供形状(6165，5)的值 - 腾讯云开发者社区

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...Placeholder张量相当于在图中定义了一个占位符，告诉TensorFlow在运行时需要提供一个具体的值。...Placeholder张量的主要特点如下：形状（shape）不固定: 在定义Placeholder时，通常会将形状（shape）设置为None或部分确定的值，以便在运行时能够接受不同形状的输入数据。...在构建计算图时不会执行任何计算: Placeholder张量本身没有值，只是一个占位符，它在计算图构建阶段主要用于确定模型的结构和输入参数的形状。...当我们在运行时提供了具体的输入数据时，TensorFlow会根据提供的数据自动推断Placeholder张量的形状。

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tf.unstack

tf.unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack')将秩为R张量的给定维数分解为秩为(R-1)张量。...通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。...例如，给定一个形状张量(A, B, C, D);如果axis == 0，那么输出中的第i张量就是切片值[i，:，:，:]，而输出中的每个张量都有形状(B, C, D)。...(注意，与split不同的是，未打包的维度已经没有了)。如果axis == 1，则输出中的第i张量为切片值[:，i，:，:]，输出中的每个张量都有形状(A, C, D)等。这是堆栈的反面。...参数:value: 一个秩为R的> 0张量要被解压。num: 一个int类型，一个整型数。尺寸轴的长度。如果没有(默认值)就自动推断。axis: 一个整型数。沿着整型数展开堆栈。

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tf.lite

即添加(arg0,指数= 1);add(arg1, index=0)将使最终存根为stub_func(输入[arg1, arg0]，输出=[])，而不是基于默认调用顺序的排序。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。...自动确定何时输入形状为None(例如，{"foo": None})。(默认没有)返回值：TFLiteConverter类。可能产生的异常：IOError: File not found....自动确定何时输入形状为None(例如，{"foo": None})。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。如果没有提供SignatureDef的输出数组，则使用它。

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tf.train.batch

如果enqueue_many为False，则假定张量表示单个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。...注意: 如果dynamic_pad为False，则必须确保(i)传递了shapes参数，或者(ii)张量中的所有张量必须具有完全定义的形状。如果这两个条件都不成立，将会引发ValueError。...如果dynamic_pad为真，则只要知道张量的秩就足够了，但是单个维度可能没有形状。...在这种情况下，对于每个加入值为None的维度，其长度可以是可变的;在退出队列时，输出张量将填充到当前minibatch中张量的最大形状。对于数字，这个填充值为0。对于字符串，这个填充是空字符串。...此外，通过shape属性访问的所有输出张量的静态形状的第一个维度值为None，依赖于固定batch_size的操作将失败。参数:tensors: 要排队的张量列表或字典。

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TensorFlow之Hello World！（2）

value：value的值必须为dtype类型， shape: valued的形状，就是维度的意思 name：value的名字 verify_shape：布尔值，True 或者False，是不是让tf...我们看到当我们调用consumers方法时，返回值为一个空列表。而consumers的意思在整个程序中，使用constant_3的操作列表。当前无操作，所以返回值为空。...# Placeholder也一样，他为后面真实数据的输入占位子，后面数据 # 来了以后，他的位子就让给我们模型需要输入的数据。...我们知道tf的设计是基于图计算的。这样就需要一个入口，来执行之前定义的一系列的变量和操作op。 Session的作用就是提供这样一个入口。一般定义Session有两种方法。...# feed_dict是和fetches相对应的值，一般在深度学习中，我们会把数据作为feed。feed的类型为python字典。

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Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

填补缺失值（例如，用零，平均值，中位数…）或删除它们的行（或列）。执行特征选择（可选）：删除为任务提供无用信息的属性。在适当的情况下进行特征工程：离散化连续特征。...换句话说，字符串被视为原子值。但是，在 Unicode 字符串张量（即 int32 张量）中，字符串的长度是张量形状的一部分。...默认情况下，读取一个项目也会用相同形状但全是零的张量替换它。如果不想要这样，可以将clear_after_read设置为False。...tf_cube() TF 函数，及其ConcreteFunction和它们的FuncGraph 这些图中的张量是符号张量，意味着它们没有实际值，只有数据类型、形状和名称。...它有一个形状和数据类型，但没有值。而且它有一个名称（"x:0"）。

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TensorFlow 修炼之道（1）——张量（Tensor）

张量 TensorFlow名字可以拆解为两部分：Tensor、Flow。其中，Tensor 就表示张量。在 TensorFlow 的世界里，张量可以简单理解为多维数组。...张量形状在通过 tf.ones/tf.zeros 等方法创建张量时，可以通过shape参数来指定不同的形状。...tf.reshape 方法来改变张量的形状。...占位符 TensorFlow 提供了占位符的功能，可以使用 tf.placeholder 来实现，使用 placeholder 可以先定义形状、类型、名称，等到调用执行的时候再赋予具体的数值。...(feed_dict={p1: 2.0})) 3.0 定义占位符类型为 tf.float16，shape为（None, 2），表示最后接收的数据的形状的第一个维度可以是大于1的任意值，第二个维度必须是2

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机器学习篇(七)

非监督学习非监督学习的特点:只有特征值没有目标值。当没有目标值时，只能把相似的特征归为一个类别。这种分析方法叫做聚类。...张量的常用属性： graph:张量所在的图 op：张量的操作名 name：张量的字符串描述 shape：张量的形状 # 0维:() 1维:(x) 2维:(x,y) 3维:(x,y,z) 改变张量的形状...：在Tensorflow中,张量具有动态形状与静态形状主要区别：有没有生成一个新的张量静态形状： tf.Tensor.get_shape:获取静态形状 tf.Tensor.set_shape:改变...Tensor的形状一旦形状确定不能再被修改：实例： # 创建一个张量,可以多行4列的数据 plt = tf.placeholder(tf.float32,[None,4]) print(plt) #..., 4), dtype=float32) Tensor("Placeholder:0", shape=(3, 4), dtype=float32) 报错 ''' 动态形状： tf.reshape()：创建一个新张量

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tf.stack

tf.stack( values, axis=0, name='stack')将一列秩为R的张量叠加成一个秩为(R+1)的张量。...将值中的张量列表沿轴维进行打包，将其打包成一个比值中的每个张量的秩高1的张量。...给出形状张量长度N的列表(A, B, C);如果axis == 0，则输出张量的形状为(N, A, B, C);如果axis == 1，则输出张量的形状为(A, N, B, C)等。...name: 此操作的名称(可选)。返回值:output: 与值类型相同的叠加张量。...返回值:ValueError: If axis is out of the range [-(R+1), R+1).原链接: https://tensorflow.google.cn/api_docs

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tensorflow的基本认识

(list(range(1,5)), name="a") b = tf.constant(list(range(11,15)), name="b") #将两个形状一样的张量依次按相同位置相乘 #得到一个形状一样的张量...，那么这些张量为constant已经失去意义，从而引入placeholder。...#引入placeholder，这样此处不需要constant #以下建立的张量为一阶张量，也就是向量，维度为4 e = tf.placeholder(tf.int32, shape=[4], name=...在shape参数中定死了张量的形状，实际上可以不定死维数 #甚至可以只指定placeholder是几阶张量，而不指定维度数 e3 = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None...try: #concat是把两个张量拼接，从而张量的维度发生了变化 #而m2作为变量，一开始形状就被确定，assign是不能对形状金勋哥调整的 #从而这里会发生异常 m2

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ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got

问题描述这个错误的具体描述是：期望的输入数据应该具有4个维度，但实际传入的数组形状只有(50, 50, 3)。这意味着模型期望输入一个4维的张量，而当前的输入数据是一个3维的张量。...(50, 50, 3)# 使用np.expand_dims()在第0个维度上扩展数据expanded_data = np.expand_dims(input_data, axis=0)# 打印扩展后的数据形状...)以上这些方法都可以将输入数据转换为4维张量，从而解决ValueError: Error when checking错误。...然后，使用np.expand_dims()函数在轴0（行）插入一个新的维度。在操作之后，我们打印出原始数组和插入新维度后的数组的形状。...可以看到，原始数组arr的形状为(5,)，而插入新维度后的数组expanded_arr的形状为(1, 5)。

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tf.Session

例如:/job:worker/ copy:0/task:3/device:CPU:0 - device_type:设备的类型(例如CPU、GPU、TPU) - memory_limit:设备上可用的最大内存量...张量，返回的可调用的第i个参数必须是一个numpy ndarray(或可转换为ndarray的东西)，它具有匹配的元素类型和形状。...这是实验性的，可能会发生变化。注意，与run相反，提要只指定图元素。张量将由后续的partial_run调用提供。参数:fetches: 单个图元素，或一组图元素。...run()返回的值具有与fetches参数相同的形状，其中叶子被TensorFlow返回的相应值替换。...将检查值的形状是否与占位符兼容。如果键是tf.Tensorsparse，这个值应该是tf.SparseTensorValue。

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tf.boolean_mask

) # [0, 2]一般情况下，0 < dim(mask) = K <= dim(张量)，而mask的形状必须与张量形状的第一个K维匹配。...轴可以与遮罩一起使用，以指示要遮罩的轴。在这种情况下，轴+ dim(掩模)<= dim(张量)和掩模形状必须匹配张量形状的第一个轴+ dim(掩模)维数。...参数：tensor:一天张量。mask:K- d布尔张量，K <= N, K必须静态已知。axis:一个0-D int张量，表示要掩模的张量中的轴。默认情况下，axis为0，它将屏蔽第一个维度。...name:此操作的名称(可选)。返回值： (N-K+1)-维张量，由掩模中与真值对应的张量中的项组成。...可能产生的异常：ValueError: If shapes do not conform.例：# 2-D exampletensor = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]mask = np.array

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tensorflow语法【tf.random.categorical()、tf.clip_by_value()、tf.placeholder()、tf.Session()】

[batch_size, num_classes]的张量....name: 操作的可选名字 Returns: 形状为[batch_size, num_samples]的抽取样本.、参考博客：https://blog.csdn.net/a845717607/article...tf.clip_by_value()函数 tf.clip_by_value(A, min, max)：输入一个张量A，把A中的每一个元素的值都压缩在min和max之间。...tf.placeholder()函数解析 tf.placeholder()函数作为一种占位符用于定义过程，可以理解为形参，在执行的时候再赋具体的值。...默认是None，就是一维值，也可以多维，比如：[None，3]，表示列是3，行不一定 name：名称返回： Tensor类型此函数可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值。

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TensorFlow从0到1丨第2篇：TensorFlow核心编程

可以通过下面的例子来理解张量： 3 # 一个0阶的张量；它是一个标量，形状为shape[]； [1. ,2., 3.] # 一个1阶的张量；它是一个向量，形状为shape[3]； [[1., 2., 3....], [4., 5., 6.]] # 一个2阶的张量；它是一个矩阵，形状为shape[2,3]； [[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]] # 一个3阶的张量；形状为shape...节点，node，代表一种运算操作，输入≥0个张量，输出1个张量，下图右侧是一个加法节点，接受两个输入： ? 图2.计算图 TensorFlow提供了很多的API。...运行计算图，才会看到node3真正的输出张量的值。...，运行计算图提供的值是临时性的。

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tf.while_loop

shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量，如果形状在迭代之间发生变化，则需要使用该变量。tf.Tensor。...稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:a)如果一个循环变量是稀疏张量，那么形状不变量必须是张量形状([r])，其中r是由稀疏张量表示的稠密张量的秩。...b)如果循环变量是索引切片，则形状不变量必须是索引切片的值张量的形状不变量。它表示索引切片的三个张量的形状为(shape， [shape[0]]， [shape.ndims])。...这些张量是内存消耗的主要来源，在gpu上进行训练时经常导致OOM错误。当swap_memory标志为true时，我们将这些张量从GPU交换到CPU。例如，这允许我们用很长的序列和大量训练RNN模型。...name:返回的张量的可选名称前缀。返回值：循环变量的输出张量。返回值具有与loop_vars相同的结构。

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tf.data

bool张量。返回值：Dataset:包含谓词为真的此数据集的元素的数据集。...如果张量包含一个或多个大型NumPy数组，请考虑本指南中描述的替代方法。参数：tensors:张量的嵌套结构，每个张量的第0维大小相同。返回值：Dataset:一个数据集。...字符串类型的张量(标量或向量)，表示将要匹配的文件名glob(即shell通配符)模式。shuffle:(可选)如果为真，文件名将随机打乱。默认值为True。...张量，表示各个分量的填充值。数值类型的默认值为0，字符串类型的默认值为空字符串。drop_remainder:(可选)。一个特遣部队。bool标量特遣部队。...(args) == 3 -> start = args[0]， stop = args[2]返回值：数据集:RangeDataset可能产生的异常：ValueError: if len(args) ==

2.7K4 0

TensorFlow从0到1 - 2 - TensorFlow核心编程

可以通过下面的例子来理解张量： 3 # 一个0阶的张量；它是一个标量，形状为shape[]； [1. ,2., 3.] # 一个1阶的张量；它是一个向量，形状为shape[3]； [[1., 2., 3....], [4., 5., 6.]] # 一个2阶的张量；它是一个矩阵，形状为shape[2,3]； [[[1., 2., 3.]], [[7., 8., 9.]]] # 一个3阶的张量；形状为shape...节点，node，代表一种运算操作，输入≥0个张量，输出1个张量，下图右侧是一个加法节点，接受两个输入： ? 计算图 TensorFlow提供了很多的API。...运行计算图，才会看到node3真正的输出张量的值。...，运行计算图提供的值是临时性的。

78810 0

tf.where

记住，输出张量的形状可以根据输入中有多少个真值而变化。索引按行主顺序输出。如果两者都是非零，则x和y必须具有相同的形状。如果x和y是标量，条件张量必须是标量。...条件张量充当一个掩码，它根据每个元素的值选择输出中对应的元素/行是来自x(如果为真)还是来自y(如果为假)。...参数:condition: bool类型的张量x: 一个张量，它的形状可能和条件相同。...如果条件为秩1,x的秩可能更高，但是它的第一个维度必须与条件的大小匹配y: 与x形状和类型相同的张量name: 操作的名称(可选)返回值:一个与x, y相同类型和形状的张量，如果它们是非零的话。...一个带形状(num_true, dim_size(condition))的张量。

2.2K3 0

使用Tensorflow实现数组的部分替换

简单描述一下场景：对于一个二维的整型张量，假设每一行是一堆独立的数，但是对于每一行的数，都有一个设定好的最小值的。...我们来举个例子，假设我们的二维整型张量为： [[5 4 3 0 1] [2 3 0 4 2] [2 3 5 4 2]] 我们设定的每行最小值为: [[3],[2],[2]] 则我们最终想要的结果是：...get_shape函数我们先定义下面的函数，该函数可以返回一个tensor的形状,即使我们的tensor定义时某一维的形状定义为None： def get_shape(tensor): static_shape...，另一个是每一行的最小值： choose = tf.placeholder(tf.int64,[None,5]) minValue = tf.placeholder(tf.int64,[None,1])...： [[3 3 3 3 3] [2 2 2 2 2] [0 0 0 0 0]] 这里很容易忽略一种情况，返回是0的情况，此时我们无法判断是全部都大于等于最小值还是0索引对应的值小于最小值。

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

tf.unstack

tf.lite

tf.train.batch

TensorFlow之Hello World！（2）

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

TensorFlow 修炼之道（1）——张量（Tensor）

机器学习篇(七)

tf.stack

tensorflow的基本认识

ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got

tf.Session

tf.boolean_mask

tensorflow语法【tf.random.categorical()、tf.clip_by_value()、tf.placeholder()、tf.Session()】

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tf.data

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