如何处理TensorFlow中的InvalidArgumentError：数据类型不匹配 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本篇博客中，我将详细解析并解决TensorFlow中的常见错误——InvalidArgumentError: Data type mismatch。...本文将深入探讨该错误的成因，并提供详细的解决方案，帮助大家在TensorFlow中顺利地进行模型训练和推理。 正文内容 1....什么是InvalidArgumentError: Data type mismatch错误 InvalidArgumentError是TensorFlow在运行时抛出的异常，表示传递给操作的数据类型不符合预期...感谢大家的阅读和支持！
那么它为什么就不能支持 long 类型呢，明明它跟 byte、short、int 一样都是数值型，它又是咋支持 String 类型的呢？...下面详细介绍下各个类型是如何被转变成 int 类型的，使用的编译命令为 javac，反编译网站为：http://javare.cn 二、枚举类型是咋变成 int 类型的？...，里面定义了两个枚举数组，这两个数组元素添加的顺序完全和测试类中 switch 类调用的顺序一致。...图片 枚举元素在数组中的下标由 ordinal() 函数决定，该方法就是返回枚举元素在枚举类中的序号。...这里我们其实就已经知道了，在 switch 语句中，是根据枚举元素在枚举中的序号来转变成 int 型的。
使用广播机制如果我们确定张量的尺寸是正确的，并且我们希望进行不同尺寸的张量操作，那么我们可以使用广播机制来解决这个问题。 广播机制允许不同尺寸的张量进行操作，通过自动扩展维度以匹配尺寸。...在PyTorch和TensorFlow中，广播机制是默认开启的。...())在这个例子中，由于广播机制的作用，我们可以成功地对这两个不同尺寸的张量进行相乘操作。...())在这个例子中，我们使用了tensor2.squeeze()函数来删除张量tensor2中尺寸为1的维度，从而使得两个张量的尺寸匹配。...因此，正确理解和处理张量的尺寸非常重要。 在使用张量进行计算的过程中，我们需要经常检查和调整张量的尺寸，以确保它们与其他张量的尺寸匹配。
操作的原型内核和先进的可视化等几个方面详细梳理如何高效使用TensorFlow。...TensorFlow 中会是什么样子？...下面展示了这个方法在 TensorFlow 中是如何实现的： import numpy as np import tensorflow as tf # 使用占位符从python向TensorFlow...理解静态维度和动态维度 TensorFlow 中的张量具有静态维度的属性，它在构建图的时候就被确定好了。静态维度也有可能是不确定的。举个例子，我们也许会定义一个维度为 [None，128] 的张量。...b = placeholder([None, 10, 32]) b = tf.reshape(b, [0, [1, 2]]) 广播操作 TensorFlow 支持广播逐个元素的操作。
0x00 摘要 本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码，梳理了下深度学习一些概念，以及TensorFlow中的相关实现。...因为篇幅所限，所以之前的整体代码讲解中，很多细节没有深入，所以本文会就这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。...b: 一个类型跟张量a相同的张量。 注意： 输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸。...3.1 tile函数 Tensorflow中tile是用来复制tensor的指定维度。...4.1 目的 广播的目的是将两个不同形状的张量 变成两个形状相同的张量： TensorFlow支持广播机制（Broadcast），可以广播元素间操作(elementwise operations)。
•在TensorFlow中为Poets训练脚本添加Mobilenet 的支持。 •将块缓存添加到具有可配置块大小和计数的GCS文件系统中。 •添加SinhArcSinh Bijector。...等 •torch 和 autograd的新应用：矩阵相乘、逆矩阵等 •更容易调试，更好的错误信息 •Bug修复 •重要的破损和解决方法 张量广播（numpy样式） 简而言之，如果PyTorch操作支持广播...如果两个张量x、y是“可广播”的，则所得到的张量大小计算如下： •如果x和y的维数不相等，则将尺寸缩小到尺寸较小的张量的前端，以使其长度相等。...此外，每个torch函数列出了其文档中的广播语义。 张量和变量的高级索引 PyTorch现在支持NumPy样式的高级索引的子集。...PyTorch现在支持广播。 “一维”点行为被认为是不推荐的，并且在张量不可广播但具有相同数量的元素的情况下会产生Python警告。 例如： ?
名称何时匹配？ 这些规则与numpy或PyTorch中尺寸的广播规则非常相似。引用官方的PyTorch文档： 如果两个名称相等（字符串相等），或者至少一个为，则两个名称匹配None。...unify是一个运算符，用于确定应将两个输入张量名称中的哪一个传播为结果张量。引用官方的PyTorch文档： unify(A, B)确定哪个名称A并将B其传播到输出。...如果两个名称匹配，则返回两个名称中更具体的一个。如果名称不匹配，则错误。...量化 PyTorch 1.3现在支持张量量化。Tensorflow已经支持了这一点，并且在PyTorch中已经等待了很多。量化是一个相当简单但精心设计的概念。...在这里，将通过回答三个问题（什么，为什么和如何）来简要概述它们。 什么是量化？ 量化是一种以低精度格式执行操作或将高精度数据格式转换为低精度数据格式的技术。
了解tensorflow的API 为了更好更高效地进行数据分析，我学习了如何使用tf.summary观察训练过程，用tf.records制作和读取训练集，以及用tf.dataset按批读取数据。...让最大长和最大宽都能被32整除，以便能顺利通过卷积层和逆卷积层，并正确保持图像比例，因为FCN-8s的卷积层全部通过时，图像连续5次缩小一半，相当于被缩小了2^5 = 32倍，如果尺寸不是32的倍数，在恢复时可能出现尺寸无法匹配的情况...尺寸无法匹配的意思就是：比如某图片在最后一层卷积层前尺寸是（31， 31），经过卷积层（padding="SAME"， strides=[2, 2]）缩小变成（16， 16），再放大就变成（32， 32...由于skip-architecture，（31， 31）要与（32， 32）相加，就出现了尺寸不同的情况。 所以，（512， 702）的尺寸中，512可以整除32，而702不能整除。...经过计算得到比702大的最近能够整除32的数为704，所以最终尺寸确定为（512， 704） 2.4 图像的缩放处理 图像的缩放方式很关键，自己写的时候因为这里疏忽，导致训练结果基本作废，那就是：对于
低阶张量t2将通过broadcasting 进行变换，以匹配高阶张量t1的形状，element-wise 操作将照常进行。 broadcasting 的概念是理解这个运算将如何进行的关键。...理解element-wise 的操作和相同的形状要求为广播的概念和为什么使用广播提供了基础。 我们什么时候真正使用广播?在预处理数据时，特别是在归一化化过程中，我们经常需要使用广播。...在TensorFlow.js系列中有一篇文章更详细地介绍了广播。这里有一个实际的例子，并讨论了确定一个特定的张量如何广播的算法，所以检查一下，对广播进行更深入的讨论。...不要担心不知道TensorFlow.js。这不是必须的，我强烈推荐广播的内容。 ---- 比较操作也是Element-Wise的运算 比较操作也是element-wise 运算。...文章中内容都是经过仔细研究的，本人水平有限，翻译无法做到完美，但是真的是费了很大功夫，希望小伙伴能动动你性感的小手，分享朋友圈或点个“在看”，支持一下我 ^_^ 英文原文链接是： https://deeplizard.com
广播描述了在算术运算期间如何处理具有不同形状的数组。我们将通过示例来理解和练习广播的细节。 我们首先需要提到数组的一些结构特性。...广播在这种情况下提供了一些灵活性，因此可以对不同形状的数组进行算术运算。 但是有一些规则必须满足。我们不能只是广播任何数组。在下面的例子中，我们将探索这些规则以及广播是如何发生的。...换句话说，如果维度中的大小不相等，则其中之一必须为1。 考虑以下示例。我们有几个二维数组。二维尺寸相等。但是，它们中的一个在第一维度上的大小为3，而另一个在大小上为1。...因此，第二个数组将在广播中广播。 ? 两个数组在两个维度上的大小可能不同。在这种情况下，将广播尺寸为1的尺寸以匹配该尺寸中的最大尺寸。 下图说明了这种情况的示例。...如果特定维度的大小与其他数组不同，则必须为1。 如果我们将这三个数组加在一起，则结果数组的形状将为（2，3，4），因为广播的尺寸为1的尺寸与该尺寸中的最大尺寸匹配。
这个应该没啥好说的，答案是选项2，课程中也简单说明了为什么会采用这样的损失函数。 ?...列向量的第二轴的大小为1, 直接可以排除1、2、4选项，而且(32, 32, 3)的元素个数为32x32x3，很容易确定答案就是选项3。 ? 这个就是python中的广播机制。...b是列向量，会展开为(2, 3)的矩阵，结果也是shape为(2, 3)的矩阵，答案是选项1。 ? 第一次我就错了这道题，虽然知道矩阵大小不等，会自动应用python中的广播机制。...但什么情况下广播机制有效，不是很清楚，去查了一下资料：大小为1的轴(axis)才会应用广播机制。而本题中，两个矩阵大小不同，而且不同大小的轴并没有等于1的。...最近更新文章： [卷积神经网络]课程：The basics of ConvNets习题解析 使用Tensorflow构建属于自己的图片分类器 Python中的向量化编程 有了TensorFlow.js，
你会学到什么 什么是神经网络和如何训练它 如何使用TensorFlow构建基本的1层神经网络 如何添加更多的神经网络层数 训练技巧和窍门：过度拟合（overfitting），丢失信息（dropout），...学习速率衰退（learning rate decay）… 如何排查深层神经网络的故障 如何构建卷积神经网络（convolutional networks） 你需要什么 Python 2或3（推荐Python...其他很多文件是用于加载数据和可视化结果的解决方案或支持代码。...它扩展了正常操作对具有不兼容尺寸的矩阵的作用范围。“广播添加”是指“如果要相加两个矩阵，但是由于其尺寸不兼容，请尝试根据需要复制小尺寸以使其能相加。”...你可以用它回忆起你学到的东西： ? 下一步 在完全连接和卷积网络之后，您应该看看循环神经网络。 在本教程中，您已经学习了如何在矩阵级构建Tensorflow模型。
这种方法简明扼要，但从编程角度看来，这不是构建复杂软件的好方法。 陷阱 1：按惯例对待专用维度 代码通过元组中的维度标识符操纵张量。如果要旋转图像，阅读注释，确定并更改需要改变的维度。...广播应该通过名称匹配。 转换应该是显式的。 禁止基于维度的索引。 应该保护专用维度。 为了试验这些想法，我建立了一个叫做 NamedTensor 的库。...建议 3：广播和缩并 提供的张量名称也为广播操作提供了基础。当两个命名张量间存在二进制运算时，它们首先要保证所有维度都和名称匹配，然后再应用标准的广播。为了演示，我们回到上面的掩码示例。...在将来的版本中，也许我们会添加函数注释来 lift 未命名函数，来保留这些属性。 示例：神经注意力 为了说明为什么这些选择会带来更好的封装属性，我们来思考一个真实世界中的深度学习例子。...还有一些想法： 扩展到 PyTorch 之外：我们是否可以扩展这种方法，使它支持 NumPy 和 TensorFlow？
将核心功能列的支持和损失添加到梯度boosted tree估计器中。 Python接口用于TFLite优化转换器已扩展，命令行界面（toco，tflite_convert）再次包括在标准pip安装。...tf.contrib.data.make_csv_dataset() 现在支持引用字符串中的换行符，并删除两个不常用的参数。...两个Dirichlet分布的KL分歧。 对于超过EOF的某些读取，GcsFileSystem行为更一致。 更新tf.scan的基准以匹配eager和graph模式的范围。...使ids独特nn.embedding_lookup_sparse，当批处理中存在重复的ID时，这有助于减少用于查找嵌入的RPC调用。 在boosted tree中支持指标列。...允许LinearOperator进行广播。 SavedModelBuilder现在将重复删除指向具有相同基本名称和相同内容的文件的资源名称。
简介 TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。 定义 如果您不了解图像识别的基本概念，将很难完全理解本文的内容。...Keras是一个高级API（应用程序编程接口），支持TensorFlow（以及像Theano等其他ML库）。...如果您无法想象特征映射是如何创建的，可以试想将手电筒照在暗室图片的景象。当光束滑过图片时，您正在学习图像的特征。在这个比喻中，手电筒发射的光束就是滤波器，它被网络用于形成图像的表示。...图片来源： commons.wikimedia.org 虽然滤波器的尺寸覆盖其高度和宽度，同时也需要明确滤波器的深度。 2D图像如何具有深度？...需要确定所用模型的层数，层输入和输出的大小，所用激活函数的类型，以及是否使用dropout等。 如何设置参数和超参数需要大量的学习和经验的累积，本文将在示例讲解中对其进行介绍。
广播得规则 NumPy中的广播遵循一套严格的规则来确定两个数组之间的交互： 规则1：如果两个数组的维数不同，则维数较少的数组的形状将在其前（左侧）填充。...规则2：如果两个数组的形状在任何维度上都不匹配，则将在该维度上形状等于1的数组拉伸以匹配其他形状。 规则3：如果尺寸在任何维度上都不相同，且都不等于1，则会引发错误。...，我们现在看到维度相同，但是尺寸不一致，因此我们拉伸该维度以使其匹配： M.shape -> (2, 3) a.shape -> (2, 3) 最终我们通过拉伸变换使其形状匹配，我们看到最终形状将是...*同样除了+ 还可以用于其他函数例如log等 广播操作练习 在上一节中，我们看到ufunc允许NumPy用户消除显式编写慢速Python循环的需要。广播扩展了此功能。一个常见的示例是将数据阵列居中时。...绘制二维函数 广播非常有用的一个地方是基于二维函数显示图像。如果我们要定义一个函数z= f（x，y），可以使用广播来计算整个网格中的函数 这里我们用py代码执行 #!
numpy提供了与列表类似的增删操作，其中 append是在指定维度后面拼接数据，要求相应维度大小匹配 insert可以在指定维度任意位置插入数据，要求维度大小匹配 delete删除指定维度下的特定索引对应数据...resize变形后的数组大小可以不和原数组一致，会自动根据新尺寸情况进行截断或拼接 正因为resize可以执行截断，所以要求接收确切的尺寸参数，不允许出现-1这样的"非法"数值；而reshape中常用-...这一问题困扰了好久，直至一次无意间看到了相关源码中的注释： ? 例如，在sort方法中，axis参数的解释为"Axis along which to sort"，翻译过来就是沿着某一轴执行排序。...这里的沿着一词用得恰到好处，形象的描述了参数axis的作用，即相关操作是如何与轴向建立联系的，在具体解释之前，先介绍下axis从小到大的顺序问题。...再补充一句：这里或许有人好奇，为什么必须要1对N才能广播，N的任意因数（比如N/2、N/3等）不是都可以"合理"广播到N吗？
前面提到过手机厂商的手机型号问题，每个厂商的手机型号都会有自己的定位，通过硬件配置和屏幕尺寸来确定每款手机的定位。...用户在使用APP的时候，与用户交互的每一个完整的页面都可以看做是一个场景，而我们的APP也就是由若干个场景组成的。那在Android中，承载这个场景的是什么呢？...在APP的某一个场景也就是Activity中，如果希望用户的某些操作能够通知到其它的场景，或者接收系统的一些通知行为，那就需要由广播来实现，这是我们需要介绍的第二个组件——广播。...通常设计师只会出一套iOS的资源，包括2x，3x的尺寸，那这些尺寸的资源如何对应到Android上呢？...5、没有了 以上只是简单的介绍了如何从0开始做Android开发时，先有一个整体的了解，并没有涉及到如何去使用这些组件构建Android应用。
这就是为什么我们将在本书其余部分中讨论 CNN 的原因。 一旦我们使用此方法在不同条件下训练图像，无论对象的形状如何，它将在新的条件下正确检测到对象。...在本章中，您将学习如何使用边缘检测在体积上创建卷积运算，以及不同的卷积参数（例如过滤器大小，尺寸和操作类型（卷积与池化））如何影响卷积体积（宽度与深度）。...在 CNN 中，这等效于逐渐增加深度并缩小尺寸–卷积操作通过更改过滤器数量来更改深度； 合并会缩小尺寸。 为了节省时间，我们倾向于跳过段落以找到与答案匹配的相关段落。...下图显示了在7 x 7输入图像上使用大小为 1 的填充操作： 请注意填充如何保留尺寸，以便输出与输入的尺寸相同。 跨步 通常，在卷积中，我们将核移动一步，对那一步应用卷积，依此类推。...在下一章中，您将了解一些最新的卷积模型以及为什么要使用它们。 然后，我们将回到这个优化问题，并学习如何更有效地选择参数以获得更好的优化。
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