tensor_scatter_nd_update ValueError:形状必须具有相同的等级，但必须是0和1
tensor_scatter_nd_update是一个用于更新张量中指定位置的值的函数。它的输入包括一个原始张量（原始数据）、一个索引张量（指定要更新的位置）和一个值张量（要更新的值）。该函数将根据索引张量中的位置信息，将值张量中的值更新到原始张量的相应位置上。
该函数的参数包括：
- 原始张量：一个多维张量，存储了待更新的数据。
- 索引张量：一个整数张量，指定了要更新的位置。
- 值张量：一个与索引张量形状相同的张量，存储了要更新的值。
该函数的返回值是一个新的张量，其中指定位置的值已经被更新。
tensor_scatter_nd_update函数的优势在于可以高效地更新张量中的特定位置，而无需使用循环或其他复杂的操作。它在处理需要对张量进行局部更新的任务时非常有用，例如在神经网络中更新权重或梯度。
该函数的应用场景包括：
- 神经网络中的权重更新：在训练神经网络时，可以使用tensor_scatter_nd_update函数高效地更新网络的权重参数。
- 图像处理中的像素操作：可以使用该函数对图像的特定像素进行操作，例如修改像素的颜色或强度。
- 自然语言处理中的词向量更新：可以使用该函数更新词向量模型中的特定词的向量表示。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，其中包括与张量操作和机器学习相关的产品。推荐的腾讯云产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow），该平台提供了丰富的机器学习工具和资源，可以方便地进行张量操作和模型训练。
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我对TensorFlow的等级和形状概念感到困惑。我已经阅读了的详细信息，并运行了一些代码来澄清我对它们的概念。但我仍然很困惑，需要帮助去理解。
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[2, 12])
print(x.get_shape()) # ==> (2, 12)
print(x[0, :].get_shape()) # ==> (12,)
print(x[1, :].get_shape()) # ==> (12,)
print(x[2, :].get_shape()) # ==> (12,)
print(x[120, :
浏览 0提问于2016-11-29得票数 5
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我正在尝试keras.layers.LSTM，下面的代码可以工作。
#!/usr/bin/python3
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
data = np.array([1, 2, 3]).reshape((1, 3, 1))
x = keras.layers.Input(shape=(3, 1))
y = keras.layers.LSTM(10)(x)
model = keras.Model(inputs=x, outputs=y)
print (model.predi
浏览 0提问于2019-09-07得票数 0
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我正在尝试用tensorflow后端在keras中训练一个预先训练过的inceptionv3模型。
我有一个训练数据集，大小为10,000张图片(299,299张)(它们是灰度)。我将其转换为tensorflow的输入形状为(10000,299,299,1)。当我试图拟合inceptionv3模型时，我得到了一个错误
ValueError:检查输入时出错:期望input_1具有形状(无，3)，但得到了形状数组(10000,2999,299，1)
我尝试更改张量的输入形状，使用
input_tensor = Input(shape=(299,299,1))
base_model = In
浏览 1提问于2017-06-30得票数 1
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trainX = trainX.reshape((trainX.shape[0],28*28)).astype('float32') trainy = trainy.reshape((trainy.shape[0],28*28)).astype('float32')
错误是- ValueError Traceback (最近一次调用) <ipython-input-91-537b84233ef5> in <module>() 1 trainX = trainX.reshape((trainX.shape[0],28*28)).astype
浏览 0提问于2021-01-19得票数 0
我的图像是478x717x3= 1028178像素，等级为1。我通过调用tf.shape和tf.rank来验证它。
当我调用image.set_shape(478,717，3)时，它会引发以下错误。
"Shapes %s and %s must have the same rank" % (self, other))
ValueError: Shapes (?,) and (478, 717, 3) must have the same rank
我再次测试了第一次转换为1028178，但错误仍然存在。
ValueError: Shapes (1028178,) and (4
浏览 3提问于2016-02-17得票数 35
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你好，我有一个叫做tfidf2的矩阵，这个矩阵的形状是( 11159,1985年)，它有11159行和1985年的列，我想把一个新的矩阵连接到这个矩阵，这个矩阵叫做datesNumpy，它的形状是(11159，12)，它们有相同的行数，所以可以连接它，新矩阵的形状应该是tfidf3 (11159,1997年)，
import numpy as np
tfidf2 = tdf.transform(list_cluster)
print("Shape tfidf2",tfidf2.shape)
listAux=[]
for l in listMonth:
listA
浏览 3提问于2016-12-27得票数 1
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我有一张100x120x3的图像。在对原始图像应用卷积后，我希望在训练期间从图像中获得大小为11x11x3的子集/补丁。该补丁将以索引"index1“和"index2”为中心。我正在尝试的代码写在下面。feats_new的尺寸与图像的尺寸相同。
x = Input(shape=(100,120,3), name='inputA')
index1 = Input(shape=(1,), name='ind1', dtype = 'int32')
index2 = Input(shape=(1,), name='ind2
浏览 0提问于2020-12-18得票数 0
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用实数定义求积的多元高斯函数
、、、、
我有一些困难，定义一个多元高斯pdf的正交使用枕木。我写了一个函数，它以一个均值向量和协方差矩阵作为输入，并返回一个高斯函数。
def make_mvn_pdf(mu, sigma):
def f(x):
return sp.stats.multivariate_normal.pdf(x, mu, sigma)
return f
当我使用make_mvn_pdf定义高斯并试图索引到高斯时，我会得到一个没有意义的错误。我首先定义一个均值向量和协方差矩阵，并将它们传递给make_mvn_pdf：
# define covariance matrix
Sigma =
浏览 3提问于2016-09-30得票数 1
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我的输入是X_train.shape=的张量(4291,1278，29，1)。我的输出是Y_train.shape=(4291，1，9)的张量。当它执行fit(X_train，Y_train)时，它显示了一个错误
ValueError:检查目标时的错误:期望dense_1具有二维，但得到形状为(4291，1，9)的数组
那么，我如何处理输出的形状呢？
model = Sequential()
model.add(ConvLSTM2D(filters=8, kernel_size=5, strides=2,
input_shape=(1, 278,
浏览 0提问于2019-05-26得票数 0
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我想知道我们应该如何将不同形状的多个张量连接成角的一个张量。为此我尝试了tf.keras.layers.concatenate，如下所示：
import tensorflow as tf
from tf.keras.layers import concatenate
print(tensor_1.shape)
print(tensor_2.shape)
new_tensor = concatenate([tensor_1, tensor_2],axis=1)
new_tensor
但我得到了以下值错误：
shape of tensor_1 (?, 30, 30, 128)
shape of
浏览 2提问于2021-02-15得票数 0
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我正在尝试用keras实现一个lstm模型。问题是我有不同形状的数据。我的数据如下：
col1 col2 col3 col4 col5
1,2,3，3,4,5，4，5，5，9
0,2，1,24 -1,4
0,2,4,5，24，-7,6 -1,4,1,2
我的代码是
import numpy as np
import pandas as pd
import h5py
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Input,
浏览 3提问于2018-05-14得票数 1
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我想为每个参数的最低水平设置特定的学习率。也就是说，内核中的每个值、权重和偏差都应该有自己的学习率。
我可以像这样指定滤波器学习率：
optim = torch.optim.SGD([{'params': model.conv1.weight, 'lr': 0.1},], lr=0.01)
但是当我想要得到一个更低的级别时，就像这样：
optim = torch.optim.SGD([{'params': model.conv1.weight[0, 0, 0, 0], 'lr': 0.1},], lr=0.01)
我收到一个错误：
浏览 36提问于2019-11-24得票数 2
我的(Keras)模型有两个不同形状的输入。Keras网站上的说它应该能工作。
我将输入定义如下：
model1 = Model(inputs=[uii, vji], outputs=[decoded,decoded2, prod])
model1.summary()
Model: "model_10"
__________________________________________________________________________________________________
Layer (type) Outpu
浏览 9提问于2020-01-27得票数 0
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这是模型。
model = Sequential()
model.add(Reshape((3,150,150), input_shape=(150,150,3)))
model.add(ZeroPadding2D((1,1)))
print(model.output_shape)
model.add(Conv2D(64,(3,3), activation='relu'))
print model.output_shape
(None, 5, 152, 150)
(None, 3, 150, 64)
当我尝试输入数据时，我得到了这样的结果
ValueError: Error
浏览 1提问于2017-06-26得票数 0
1回答
我在用TensorFlow采集数据时遇到了困难。我有一堆样本，每个样本由15个不同长度的信号组成。我想从这组随机抽取样本。正确的做法是什么？
当我试图洗牌这批张量时，我得到了这个错误：
ValueError:这两个形状中的维度0必须相等，但与其他形状合并为30和5。输入形状: 1185,1185,7500,7500,15000,15000,150,150，30，30，5，5，5，5，5。
错误发生在这里：
example, label = tf.train.shuffle_batch(
[example, label],
batch_size=batch_size,
浏览 4提问于2017-05-08得票数 3
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我是keras的新手，我正面临这样的错误: ValueError:检查模型目标时出错:期望dense_1具有形状(None，10)，但得到具有形状(10，1)的数组。我的输入数组形状是(10,1010)
我的模型只有一层
model = Sequential()
model.add(Dense(10, batch_input_shape=(None, 1010),init='uniform', activation='relu'))
有什么想法吗?我怎么解决这个问题呢?我尝试了很多组合，但对我来说都不起作用。
浏览 1提问于2016-12-26得票数 3
我有两个张量A和B of shape (batch_size, height, width, 1)，它们是沿width轴旋转的，它们分别是：B[0, 0]和A[0, 1]，B[0, 1]和A[3, 6]，B[3, 6]等等。我试图通过和<code>C11<//代码的组合来实现这一点，但是我不断地收到与输入形状、AutoGraph等有关的错误。
我如何有效地将这两个张量沿着一个特定的轴旋转？
编辑:添加了非功能代码来说明这一想法。
# Create tensors
A, B = tf.random.normal(shape=(2, 1, 8, 512, 1))
# Resha
浏览 9提问于2022-07-28得票数 1
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我用Tensorflow尝试了卷积神经网络。
但是，形状会导致错误。
第一个是main函数的一部分。
while True:
with mss.mss() as sct:
Game_Scr = np.array(sct.grab(Game_Scr_pos))[:,:,:3]
cv2.imshow('Game_Src', Game_Scr)
cv2.waitKey(0)
Game_Scr = cv2.resize(Game_Scr,
浏览 19提问于2019-08-15得票数 0
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我是一个迁移学习的初学者，在这个项目中，我的目标是使用VGG16并添加更多的层来对两个类进行分类: class0和class1。
我有名为'train‘的dataframe，其中'id’列包含文件名，而标签包含该图像的类。
图像并通过ImageDataGenerator()和flow.from_dataframe编写
总之，我的最后一层是稠密的(2，激活=‘softmax’)
输入到VGG16的图像形状为(32,32,3)
然而，它是错误的：
ValueError:检查目标时出错:期望dense_55具有二维，但得到了形状为(1、32、32、3)的数组
我的模型摘要：
是我训练
浏览 1提问于2019-03-23得票数 0
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我在numpy数组上遇到了问题，我有一个数组A，A.shape =(20002242243)。我还有一个数组B，B.shape = (224,224,3)。 我需要插入B作为A的最后一个元素，所以在插入 A.shape = (2001,224,224,3) and A[2001] = B 我试过np.concatenate((A,B),axis = 0)，但它不能解决我的问题 a = np.random.rand(2000,224,224,3)
b = np.random.rand(224,224,3)
a = np.concatenate((a,b),axis = 0) ValueErro
浏览 26提问于2019-09-02得票数 0
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我想用下面的方法将一个5x1矩阵乘以1x1矩阵。每次它都会给出以下错误 ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) 这是我正在尝试的方法。请在这里帮助我调试具体的实例 >>> m = np.ones(5)
>>> x = np.ones(1)
>>> m.shape
(5,)
>>> x.shape
(1,)
>&
浏览 1288提问于2020-07-03得票数 0
我正在制作一个输入数据集，它将有几千个图像，这些图像都不具有相同的大小，但具有相同的通道数。我需要将这些不同的图像放入一个堆栈中。
orders = (channels, size, size)
Image sizes = (3,240,270), (3,100,170), etc
我已经尝试将它附加到0和1的轴上，并插入。
Images = append(Images, image, axis = 0)
File "d:/Python/advanced3DFacePointDetection/train.py", line 25, in <module>
浏览 24提问于2019-07-18得票数 1
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我有数组newx和newy，其大小分别是nx*ns和ny*ns，其中有nx!=ny。
我希望能够通过以下方式设置newx和newy在数组f中定义的元素：
f = np.zeros([nx,ny,ns])
for s in range(ns):
f[newx[:,s],newy[:,s],s] = s
不幸的是，这产生了一个错误：
ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape
我明白这个错误，但是对于我的生活，我不知道正确的语法。请帮帮忙。
编辑：提供了示例代码：
import nump
浏览 1提问于2014-04-08得票数 0
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3回答
功能计数不匹配
、、
我正在使用scikit做一个简单的分类任务。我有一个测试和训练数据集，它们的形状如下: train = (1000,69917)和test = (1073,49429)。当我这样做的时候：
clf.fit(X_train, Y_train)
predicted = clf.predict(X_test)
我得到以下错误：
ValueError: X has 49429 features per sample; expecting 69917
浏览 0提问于2014-08-19得票数 3
1回答
目前，我正在使用keras/tensorflow实现我的第一个项目，到目前为止它运行得还不错，但是现在我遇到了一个错误，我不知道如何解决。我在谷歌上搜索了很多相关的问题，但都没有解决我的问题。
以下是我想要达到的目标：
我有一个聊天机器人的模型，我用数据集训练它来提供“标准”的对话，比如你好，你怎么样？现在我想用一个数据集“扩展”现有的模型，该数据集提供了与发货、库存等相关的问题的答案。
这是我的工作/已经受过训练的模型：
# create Sequential model
model = Sequential()
# add first layer with input s
浏览 6提问于2022-03-06得票数 2
这个问题是关于R和来自Rstudio的包keras的。()
我正在尝试学习一种模型来标记序列的某些部分。我想让模型这样做: 64,34,77,33,88 -> 0,0,1,1,0所以，在输入中，我有一个用pad_sequences产生的序列矩阵(每行1个序列)，看起来像这样：
int [1:21885, 1:30] 21 21 1506 28 102 21 61 224 15 15 ...
并且输出也是由pad_sequences生成的序列矩阵
int [1:21885, 1:30] 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 ...
下面是模拟我使用的输入/输出形状的代码：
input_l
浏览 9提问于2017-06-16得票数 1
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我想通过在tensorflow中链接不同的图像转换操作符来进行实时数据增强。我的代码从图像解码开始，然后运行不同的转换，但它抛出了一个ValueError('\'image\' must be fully defined.')。下面是一个重现此错误的示例：
def decode_and_augment(image_raw):
decoded = tf.image.decode_jpeg(image_raw)
flipped = tf.image.random_flip_left_right(decoded)
return flipped
浏览 0提问于2016-01-12得票数 5
我正在构建DNN来预测对象是否存在于图像中。我的网络有两个隐藏层，最后一个层如下所示：
# Output layer
W_fc2 = weight_variable([2048, 1])
b_fc2 = bias_variable([1])
y = tf.matmul(h_fc1, W_fc2) + b_fc2
然后我有标签的占位符：
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'Output')
我分批进行训练(因此输出层形状中的第一个参数为None)。
我使用以下损失函数：
cross_entropy = tf.n
浏览 1提问于2016-10-31得票数 11
我想训练一个神经网络，我有标签(一个热编码)和图像都是numpy数组。我希望将它们添加到DataFrame中，以便将它们用作培训的输入。我尝试重新创建一个例子，它看起来像这样：
import pandas as pd
import numpy as np
label_onehot_example = np.asarray([[0, 0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 1, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0], [1, 0, 0, 0, 0.], [1, 0, 0, 0, 0]]
浏览 7提问于2022-08-30得票数 0
我在下面重现并隔离了我的错误。我是Tensorflow的新手。这个错误是因为我没有正确初始化idx1和idx2变量吗？如果是这样，我该怎么做？ 我得到的错误是"ValueError: Shape必须至少是等级2，但对于'DenseToDenseSetOperation_12‘(op：'DenseToDenseSetOperation')，输入的形状必须是等级1: 3，3。“ import tensorflow as tf
idx1 = [1,2,3]
idx2 = [2,4,5]
intersection = tf.sets.intersection(tf
浏览 31提问于2019-09-13得票数 0
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我试图为一维信号建立CNN模型，但我无法理解等级错误。
我的程序是这样的：
#Weights
def init_weights(shape):
init_random_dist = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
return tf.Variable(init_random_dist)
#Bias
def init_bias(shape):
init_bias = tf.constant(0.1,shape=shape)
return tf.Variable(init_bias)
def conv1d(x,W)
浏览 2提问于2018-05-11得票数 0
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1回答
我已经对输出进行了如下建模，<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=float32, numpy=array([0.92, 0.2 , 0.77], dtype=float32)>>，但我希望将数组中的最大值更改为1，将其他值更改为0。如果有两个或两个以上的最大值，则应将其更改为零数组。
例如：
[0.92, 0.2 , 0.77] -> [1.0,0.0,0.0],
[0.92, 0.92 , 0.77] -> [0.0,0.0,0.0]
我知道如何用np.argmax来实现它，但是我想要通过keras.layers来完成，因为总结之后的输出
浏览 0提问于2021-03-07得票数 0
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我有一个Tensorflow模型权重文件，我使用它来对测试图像进行预测。这些测试图像采用NumPy阵列格式，图像的形状为(720,1280，3)。我在做预测时有以下错误-
ValueError: Input 0 is incompatible with layer model: expected shape=(None, 416, 416, 3), found shape=(1, 720, 1280, 3)
当我试着改变形状的时候-
image_np.shape=(416,416,3)
它让我犯了以下错误-
ValueError: cannot reshape array of size 27
浏览 0提问于2021-12-23得票数 0
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我有以下代码：
norm_embed = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.multiply(embeddings, embeddings), 1))
comparison = tf.greater(norm_embed, tf.constant(1.))
cond_assignment = tf.assign(embeddings, tf.where(comparison, embeddings/norm_embed, embeddings))
我想做的是，我有一个矩阵embeddings的[V, 1]形状。我想规范那些行的范数大于1的行。
然而，我得到了ValueError
浏览 1提问于2017-10-24得票数 0
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我在keras中的top k分类准确度度量方面遇到了问题。我在基因组数据上进行训练，大约有10,000个个体，每个个体都有4000个核苷酸，它们可以是四个碱基之一，所以它们是一个热编码的。输出是相似的，但不是四个基数，而是三个类别。 输入形状(10000,4000，4)输出形状(10000,4000，3) 我尝试使用前k个分类准确率，但我得到: ValueError:形状必须是等级2，但对于输入形状：?，?,3，?，?，[]的'metrics/top_k_categorical_accuracy/in_top_k/InTopKV2‘(op：'InTopKV2')来说，
浏览 14提问于2019-09-12得票数 1
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请帮帮我，谢谢
我想在一个图像上执行K均值聚类，并在matplotib中绘制它，但是它一直显示这个错误：
ValueError: x和y必须具有相同的第一维度，但具有形状(10，)和(1，)
有人知道怎么解决这个问题吗？我的代码如下：
import cv2
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from matplotlib import pyplot as plt
image = cv2.imread(r"C:\Users\KaChun\Desktop\rotapple.jpg")
reshaped =
浏览 0提问于2021-02-17得票数 0
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我正在尝试将大小不同的二维数组组合成如下所示的三维数组：
a1 = np.array([[0,0,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1]])
print(a1.shape) #(2,6)
a2 = np.array([[0,0,0,0],[1,1,1,1]])
print(a2.shape) #(2,4)
combined = np.stack((a1,a2)) #ValueError: all input arrays must have the same shape
我试着得到以下信息：
>>> [[[0,0,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1]],[
浏览 2提问于2020-07-22得票数 2
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我想比较两个数据。
密码如下：
supp_chg = supp_chg == supp_bal
我有一个错误：
File "/Users/delalma/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/pandas/core/ops/__init__.py", line 1567, in f
"Can only compare identically-labeled " "DataFrame objects"
ValueError: Can only compare identically-lab
浏览 6提问于2020-01-17得票数 0
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我一直试图复制一个句子自动编码器松散地基于。
我对示例进行了重新编码，以使用嵌入层而不是语句生成器，并使用fit和fit_generator。
我的代码如下：
df_train_text = df['string']
max_length = 80
embedding_dim = 300
latent_dim = 512
batch_size = 64
num_epochs = 10
# prepare tokenizer
t = Tokenizer(filters='')
t.fit_on_texts(df_train_text)
word_index =
浏览 2提问于2018-11-06得票数 0
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我有一个4d的数据结构(时间，水平，拉特，隆)，我试图插值。为了做到这一点，我需要将一个额外的经度值添加到数据的末尾，其值与第一个经度相同。这将允许我使用的插值方法在较高的经度值(例如359)正确地插值。
目前，数据具有维度(64,70,64,128)，需要使其具有维度(64,70,64,129)，其中最后一个经度的值与第一个经度的值相同。
以下是我迄今所尝试过的，
data = np.concatenate((data, data[:,:,:,0]), axis = 3)
和
data = np.append( data, data[:,:,:,0],axis = 3)
不管我得到了什么
V
浏览 3提问于2016-12-06得票数 1
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错误：
ValueError:形状的等级必须为2，但对于输入形状为6、6的“”MatMul“”(op：“”MatMul“”)，等级为1。“
import tensorflow as tf
with tf.device('/gpu:1'):
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
sess =
浏览 48提问于2019-02-15得票数 1
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我有一个问题:我想在Python中创建一个类似于struct的Matlab。我需要创建的结构有两个字段："val“和"sl”。它必须是1x2结构。"val“字段需要有两个3x3矩阵(例如A和B)，而"sl”字段需要有两个值(例如，137和159)。最后的结构应该是这样的：
val sl
3x3 137
3x3 159
在Matlab中，代码是：struct(1).val=A;struct(1).sl=137;struct(2).val=B;struct(2).sl=159，在python中，我已经尝试过hval = fromarrays([[A,
浏览 8提问于2016-01-07得票数 2
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我试图制作一个样本大小为125*8的模型，我的输入形状是(12484，8)，但我给出了以下错误：
ValueError:不能用99872个元素重新构造一个张量，用输入形状: 1,12484,1,8，4，并且输入张量计算为部分形状： = 1,125,1,8，Reshape_9 (op：'Reshape_9‘)。
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(64, kernel_size=(5, 5), strides=(1,1),padding="same", data_format="channels_las
浏览 0提问于2018-08-08得票数 0
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所以我在这里不知所措。我训练了我的模型，一切正常；但是当我尝试使用预测方法时，我得到了以下错误：
ValueError:在检查输入时出错:期望dense_1_input具有形状(64 )，但得到带有形状(1，)的数组
我觉得很奇怪，因为我给的输入是(64，)，我甚至用cli返回了这个形状
print(type(test_x[0]))
print(test_x[0].shape)
回传
<class 'numpy.ndarray'>
(64，)
在我看来，当我使用
print(str(np.argmax(model.predict(test_x
浏览 1提问于2021-08-10得票数 0
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我正在尝试实现一个3D CNN，但是我得到了一个值错误消息，因为输入形状不匹配。为了得到这个错误，我做错了什么?我如何修复这种问题？
回溯中引用的代码部分如下：
x = conv3d_bn(img_input, 32, 3, 3, 3, strides=(2, 2, 2), padding='same', name='Conv3d_1b_3x3')
x = conv3d_bn(img_input, 64, 3, 3, 3, strides=(2, 2, 2), padding='same', name='Conv3d_1c
浏览 6提问于2020-01-01得票数 1
我正在尝试使用the池作为使用keras的第一层，并且我在输入和输出维度上有问题。
print(x_train.shape)
print(y_train.shape)
(15662, 6)
(15662,)
x_train = np.reshape(x_train, (-1,15662, 6))
y_train = label_array.reshape(1, -1)
model = Sequential()
model.add(MaxPooling1D(pool_size = 2 , strides=1, input_shape = (15662,6)))
model.add(Dens
浏览 2提问于2019-03-06得票数 0
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不同维数的Numpy数组拼接错误
、、、、
我有四个形状的Numpy数组：
(2577, 42)
(2580, 100)
(2580, 236)
(2580, 8)
(2580, 37)
当我尝试连接它们时，除了(2577，42)之外，所有的都是这样做的。我得到一个错误：
ValueError: all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 0, the array at index 0 has size 2580 and the array at index 4 has size 257
浏览 0提问于2020-05-09得票数 0
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我已经多次使用numpy.where()了，我一直在想中的以下语句
x，y和条件需要广播到某种形状。
我明白为什么这对于x和y都是必要的。我们希望从这两个数组中组装得到的数组，因此它们应该可以广播到相同的形状。但是，我不明白为什么这对条件也如此重要。这只是决策规则。假设我有以下三种形状：
condition = (100,)
x = (100, 5)
y = (100, 5)
result = np.where(condition, x, y)
这会导致ValueError，因为“操作数不能一起广播”。据我理解，这个表达式应该工作得很好，因为我合成
浏览 4提问于2020-03-27得票数 4
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我有一个令人难以置信的简单算法，用"ValueError:当检查输入时出错:期望dense_4_input具有形状(无，5)但得到了与形状(5，1)的数组“.这是我正在运行的代码。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
x = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])
y = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])
x_val = np.arr
浏览 1提问于2017-10-21得票数 0
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我创建了一个带有Python和Keras的CNN，它将不同长度的2D输入压缩到一个输出中。所有图像的高度为80个像素，但长度不同，例如形状( 80，lenght_of_image_i，2)，其中2是彩色通道的数目。
我有5000幅图像，numpy中训练数据数组X的形状是(5000，1)，数组有dtype对象。这是因为在单个numpy数组中不可能存储不同形状的内容。列表中的每个对象都具有形状(80，lenght_of_image_i，2)。
这样，当我调用顺序模型的model.fit(X，y)函数时，会得到以下错误：
ValueError: Error when checking inp
浏览 0提问于2018-04-21得票数 0
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