我正在学习一门Udemy课程，同时也是CNN和TensorFlow的初学者。,10]错误。step in range(1000):
我得到了以下错误。/python/client/session.py in _run_fn(session,
浏览 2提问于2019-07-15得票数 1
我的培训脚本，用于培训TensorFlow模型，从在线教程中略作修改： data = data_input.read_data_sets而且，这个错误在两个占位符之间不断地移动，据我所能看到--随机的。一次是“标签”labels_pl张量，另一次是我的“图像”images_pl张量。File "...验证培训数据目录中有足够的数据以满足bat
浏览 2提问于2016-08-04得票数 1
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GAN鉴别器import tensorflow as tffrom IPython.display import0') D_z = sess.run(D_z, {x: _z})
我遇到的问题我遇到的问题告诉我:不能给喂食，你必须用numpy或其他类型的数据给它喂食
浏览 4提问于2020-02-10得票数 1
下面是我使用tensorflow的代码，我已经尝试调试这个错误两天了.文件"/Users/，self.graph，sessi
浏览 1提问于2017-03-15得票数 1
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我正在使用神经网络的tensorflow的简单示例：nodesLayer1 = 500 layer2 = tensorFlow.nn.relu(layer2)
layer3 = tensorFlow.add(tensorFlow.matmul(tensorFlow</
浏览 0提问于2016-11-14得票数 0
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我正在尝试调整MNIST2问题，在tensorflow教程中使用我自己的图像来训练一个神经网络。但我在把数据输入图表时遇到了问题。divisionimport time
import tensorflowas tf
# Basic model parameters
浏览 5提问于2016-06-18得票数 0
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所以我只能使用可重初始化的迭代器，不能使用可馈送的迭代器，因为可馈送的迭代器只在TF1.4中可用。for _ in range(50):3)当使用Reinitializable迭代器时，在一个时期的<
浏览 1提问于2017-11-09得票数 0
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predict.csv：1,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1with() as sess: y_predict=(sess.run(tf.argmax(y4.eval(feed_dict={x:[predictdataset]}),1)))我得到一个'K
浏览 1提问于2018-05-23得票数 0
我有以下错误。下面是我的代码：epoch=2000
_, c=sess.run([train_step,cross_entropy], <
浏览 0提问于2018-02-04得票数 0
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我是坦索弗洛的新手。我听说了关于R的tensorflow接口的很棒的事情，但是我发现很难运行这里列出的示例：while (TRUE) {+ current_cost <- session$run(cost, feed_dict = feed_dict)
+ if (l
浏览 2提问于2018-08-23得票数 0
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不适用
、、
完整代码为 ---------------------------------------------------------------------------print(feed_dict)<class 'tensorflow.python.framework.ops.Operation'>
浏览 1提问于2018-05-18得票数 6
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TensorFlow图定义如下： self.tensor_heatMat = tf.placeholder(self.persistent_sess.run(outputs = outputs.reshape(32, 60, 80, 57)
heat_maps
浏览 0提问于2019-09-11得票数 0
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})TypeError跟踪(最近调用) in () 22 # feed_dict = {x: epoch_x，y: epoch_y} 23 -> 24 sess.run，y: epoch_y}) 26 train_accuracy.append(sess.run
浏览 4提问于2017-11-30得票数 0
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我试图使用feed_dict为神经网络提供数据，但这会产生“不可理解的类型：‘numpy.ndarray’‘这个错误。”输入的输入是图像，图像是具有形状(宽度、高度、通道)的图像列表，而转向是一个二维数组。 print(images.shape)那么，不可理解
浏览 0提问于2019-06-22得票数 0
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我遵循了tensorflow网站的官方教程：，在教程中还描述了如何调用示例ZeroOut的梯度，我想在下面这个简短的代码片段中进行尝试。我在这里找到了代码：import tensorflow as tffromtensorflow.python.ops import array_ops
from tensorflow
浏览 2提问于2018-05-04得票数 0
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我是tensorflow的新手，我试图编写一个tensorflow程序，它递归地计算fibonacci数。下面的程序是我的结果，但它失败了许多错误，但我不明白。这是我的节目：tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
def F(n):
if n
浏览 5提问于2017-03-30得票数 2
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我有点困惑，为什么我们要使用feed_dict？据我的朋友说，当您使用placeholder时，通常使用feed_dict，这可能不利于生产。我见过这样的代码，其中不涉及feed_dict： X_batch, Y_batch = mnist.train.next_batch(batch_size)
浏览 3提问于2018-05-24得票数 21
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因此，我是Tensorflow的新手，我正试图确切地了解何时使用feed_dict以及何时使用它是不必要的。例如:1是否与2和3相同？(accuracy, feed_dict = {X:X_batch, Y: Y_batch})
cost = sess.run(cost, feed_dict = {X:X_batch, Y:Y_batchtensorflow在成本上得到相同<e
浏览 4提问于2017-07-17得票数 4
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我创建了一个CNN来预测图像的标签。我训练过它。现在我想使用我的模型来预测新图像的标签。我对CNN的代码是这样的： # Arguments used for tf.truncated_normal, randomly defines variables_session, handle, feed_dict,
C:\ProgramData\Anaconda3\envs\carnd-term1\lib\site-packages\
浏览 30提问于2017-03-12得票数 1
TensorFlow图形应用编程接口分离了图形构造和执行。正因为如此，我不能理解神经网络是在哪一行执行的。sess.run(tf.global_variables_initializer()) loss_np = sess.run(loss, feed_dict=feed_dict)
浏览 2提问于2019-01-29得票数 1
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