我用shape (batch_size, sequence_lengh, depth)的输入数据训练了一个dynamic_rnn网络,该输入数据已被手动填充到最长示例的长度(在本例中为97),并将其保存为检查点。为了评估“真实世界数据”上的网络,我加载了检查点,并将未填充的数据馈送到恢复的输入张量(使用tf.Session.run())。我收到一个
ValueError: Cannot feed value of shape (1, 1, 32) for Tensor 'input_x:0', which has shape '(?, 97, 32)'
使用tf
数据库版本:10.1.35-MariaDB
字符集:utf8
我得到了错误:Specified key was too long; max key length is 767 bytes,所以我将列长度改为255。但是我需要在列中允许varchar(1000),所以当我在db列中输入大数据时,它会说:Warning: #1265 Data truncated for column
如何允许大数据?
我在S-function文档中读到"S-function level-1 supports vector inputs and outputs. DOES NOT support multiple input and output ports"。
第二句话是否意味着输入和输出维度必须相同?
我一直在使用S-function level-1来做以下事情:
[a1, b1] = choose_cells(c, d);
其中a1和b1是输出,c和d是输入。所有的变量都只有一个值,除了d是一个有6个值的数组。
参考附图,我们都知道在S-function块中,输入尺寸必须与输出尺寸相同,