我用从磁盘中加载数据。将数据绘制为
#This is the transformation function applied on loaded data before displaying histogram.
def preprocess(*fields):
print(len(fields))
features=tf.stack(fields[:-1])
labels=tf.stack([int(x) for x in fields[-1:]])
return features,labels # x, y
for features,label in t
我正在尝试使用Tensorflow来并行化这段代码- import numpy as np
import tensorflow as tf
import time
#Importing a generic dataset from Keras
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data(
path='mnist.npz'
)
#I would like to compare a reference image to a bunch of images
#This
我正在尝试将一个60万,28,28的mnist数字列表简单地重组成一个60万,784 numpy数组,其中的数字已经展开。
要做到这一点,代码如下:
(xdata,xlabel),(ydata,ylabel)=tf.keras.datasets.mnist.load_data()
newxdata=np.array([])
cnt=0
for i in xdata:
tmpx=i.ravel()
if cnt == 0:
newxdata=np.concatenate((newxdata,tmpx))
else:
newxdata=np.vstack((newxdata,tmpx
如果模型还不存在,我正在尝试将模型保存到一个新文件中。当我试图将模型转储到一个新文件中时,确实会创建该文件,但经过训练的模型不会随它一起转储。这是我的密码:
if os.path.exists("trained_model.pickle"):
print("loading trained model")
with open("trained_model.pickle","rb") as file:
pickle.load(model)
else:
print('creating an
我正在尝试使用Keras为MNIST制作一个CNN,但我在代码中遇到了一些问题。我主要得到这样的错误:
TypeError: Value passed to parameter 'input' has DataType uint8 not in list of allowed values: float16, bfloat16, float32, float64
下面是我的代码:
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.la
我试图攻击一个位于文件(model.h5)中的keras神经网络模型,并且在万事达的文档中,TensorFlowModel支持keras模型。然而,当我将它应用于我的keras模型时,我会得到一个错误。我想知道这是否是由于我使用的愚人节版本?
码
import foolbox
import numpy as np
import tensorflow as tf
from foolbox.attacks import FGSM
from foolbox.criteria import Misclassification
############## Loading the model a
嗨,我一直在研究一个神经网络来处理MNIST数据集,但是当我运行代码时,精度开始提高,但最终导致了0.098的精度,在计算SoftMax值时,我也遇到了exp中的溢出错误。我尝试过调试我的代码,但我不知道我哪里出错了。如果有人能指出正确的方向,这将是很棒的,如果你找不到一个错误,你能给我任何技巧的提示,尝试调试这一点。提前谢谢。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('../input/digit-recognizer/train.csv')
data = np.array(df.values)
data
在运行中的VAE示例后,我遇到了这个问题,该示例在拟合数据之前无法构建。
显然,它会显示以下错误:ValueError: Expected a symbolic Tensors or a callable for the loss value. Please wrap your loss computation in a zero argument `lambda`.
下面是一个简单的MWE:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
class Test(tf.keras.Model):
def __i
我正在尝试使用tf.lite在mnist keras模型上运行推理,我根据对该模型进行了后期训练量化优化。
RuntimeError: There is at least 1 reference to internal data
in the interpreter in the form of a numpy array or slice. Be sure to
only hold the function returned from tensor() if you are using raw
data access.
它发生在我将图像调整为4维之后,或者在注释行中看到的解释器本身;因为在这
在使用结构相似性指数对图像进行比较之前,我使用PCA来减少图像的维数。使用PCA后,tf.image.ssim会抛出一个错误。
我在这里比较图像没有使用PCA。这工作得很完美-
import numpy as np
import tensorflow as tf
import time
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data(
path='mnist.npz'
)
start = time.time()
for i in range(1,6000):
x_t