我从Tensor Board Graph获得了输入节点名称和输出节点名称,但找不到Attention OCR Model所需的输入图像大小。如上所述,移动网络基础型号有224x224。
Tensor flow Version : 1.3.0
Tensor Board : 1.12
请帮助我从Model Output中找到预期的输入图像大小。
这是Attention OCR Model的gibHub链接
# Name of the input node
INPUT_NODE_NAME=shuffle_batch
# Name of the output node specifi
我正在尝试使用tensor flow api中的对象检测教程。我使用的是python 3和tensor flow版本2,但是遇到了下面的错误,我尝试了几种方法: File "C:\Aniruddhya\object_detection\object_detection\utils\label_map_util.py", line 137, in load_labelmap
with tf.gfile.GFile(path, 'r') as fid:
AttributeError: module 'tensorflow' has no
我试图在tensorflow中使用条件词,并且我得到了错误:
ValueError: Shapes (1,) and () are not compatible
下面是我使用的抛出错误的代码。它是说错误在条件中。
import tensorflow as tf
import numpy as np
X = tf.constant([1, 0])
Y = tf.constant([0, 1])
BOTH = tf.constant([1, 1])
WORKING = tf.constant(1)
def create_mult_func(tf, amount, list):
def
我跟踪了Jeff的youtube视频,用GPU安装了tensorflow。我有Eva nivida GTX 1660 Ti。之后,它显示GPU是不可用的。有什么不对劲的地方吗?谢谢
# What version of Python do you have?
# What version of Python do you have?
import sys
import tensorflow.keras
import pandas as pd
import sklearn as sk
import tensorflow as tf
print(f"Tensor Flow Versi
我必须执行一个简单的函数,将两个列表的元素相减,然后使用TensorFlow fn_map函数将结果放入一个新的列表中。没有这个函数的代码运行得很好,但是当我使用fn_map修改它时,出现了以下错误: Exception has occurred: ValueError
in user code:
/home/imene/ESS/ess.py:359 sup *
for el1 in inputs[0]:
/home/imene/anaconda3/envs/master/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/pyt
我们有tensorflow应用程序,其中我们通过以250为一批的队列提供数据。在改用VarLenFeature (而不是FixedLenFeature)之后,我们在训练期间开始出现内存泄漏,内存不断增加。我们正在使用GPU机器训练我们的模型。
这是解码代码:
@staticmethod
def decode(serialized_example):
features = tf.parse_example(
serialized_example,
# Defaults are not specified since both keys are requir
我搞不懂为什么下面的代码返回这个错误消息:
Traceback (most recent call last):
File "/Users/Desktop/TestPython/tftest.py", line 46, in <module>
main(sys.argv[1:])
File "/Users/Desktop/TestPython/tftest.py", line 35, in main
result = tf.while_loop(Cond_f2, Body_f1, loop_vars=loopvars)
F
我遵循本教程:创建自定义BERT模型的跟踪,但是当运行完全相同的dummy_input时,我会收到一个错误:
TracerWarning: Converting a tensor to a Python boolean might cause the trace to be incorrect.
We cant record the data flow of Python values, so this value will be treated as a constant in the future.
在我的模型和令牌程序中加载之后,创建跟踪的代码如下:
text = "[CLS
我正在尝试使用我自己的自定义模型在react原生应用程序中对狗和猫进行分类。出现三个错误。你能帮我解决这些错误吗?这是一个图像的URL。 url='https://static.scientificamerican.com/sciam/cache/file/92E141F8-36E4-4331-BB2EE42AC8674DD3_source.jpg' backend.js:32 The shape of the input tensor ([null,50,50,32]) does not match the expectation of layer conv2d_1: [n
我试图在Keras中使用ImageDataGenerator拆分数据(图像),方法是将validation_split设置为某些部分。
这是我的密码
#Generate batches of tensor image data with real-time data augmentation,
looped over in batches
train_DataGen_Augmnt =ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
featurewise_center=True,
validation_split=0.2,
rotat