x.shape和tf.shape(x)之间的可变大小不匹配？_具有默认结构对齐/填充的Python和C结构之间的大小不匹配 - 腾讯云开发者社区

我们想要的是tensor各个维度的大小。因此可以直接调用 int_shape(x) 函数。这个函数才是我们想要的。...补充知识：获取Tensor的维度（x.shape和x.get_shape()的区别） tf.shape(a)和a.get_shape()比较相同点：都可以得到tensor a的尺寸不同点：tf.shape...([2,3,4]) sess=tf.Session() # tf.shape() x_shape=tf.shape(x) # x_shape 是一个tensor y_shape...=tf.shape(y) # <tf.Tensor 'Shape_2:0' shape=(2,) dtype=int32 z_shape=tf.shape(z)...' object has no attribute 'get_shape' 或者a.shape.as_list() 以上这篇在keras 中获取张量 tensor 的维度大小实例就是小编分享给大家的全部内容了

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ODBC连接数据库提示：在指定的 DSN 中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配

问题现象业务程序通过ODBC链接RDSforMysql数据库，程序启动后运行提示：[Microsoft][ODBC 驱动程序管理器] 在指定的 DSN 中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。...排查过程 1、通过DAS登录RDS和RDS本身的日志，确认RDS本身正常，并通过ODBC数据源连接RDS进行test结果正常，来定界业务异常和RDS数据库无关，问题出现在ASP程序-》ODBC数据源（Mysql...驱动）这一段，也验证了‘驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。’...根因分析前端业务通过ASP+ODBC调用后台数据库，但是安装的ODBC版本为64位，而ASP为32位，所以不匹配。...问题解决重新下载安装了MYSQL ODBC8.0 CONNECTOR 32位版（前提需要安装微软Visual Studio 2015 x86即32位版），然后重启，再打开ODBC 建立32位DSN，问题解决

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从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

0x01 矩阵乘积这里只介绍一般矩阵乘积和哈达玛积，因为DIN和DIEN有使用到。...就是向量乘法，即线性代数中的矩阵之间相乘的运算。...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...但是，这里有一个特殊情况，那就是当你的其中一个操作数是一个具有单独维度(singular dimension)的张量的时候，TF会隐式地在它的单独维度方向填满(tile)，以确保和另一个操作数的形状相匹配...如果你说是6，那么你就错了，答案应该是12.这是因为当两个张量的阶数不匹配的时候，在进行元素间操作之前，TF将会自动地在更低阶数的张量的第一个维度开始扩展，所以这个加法的结果将会变为[[2, 3], [

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--004-transformer的前世今生

1.transformer介绍 Transformer被认为是一种新型的深度前馈人工神经网络架构，它利用了自注意机制，可以处理输入序列项之间的长期相关性。...、键和值线性投影到、和维度，分别使用不同的线性投影 h次；通过它，可以并行计算这些投影上的注意力函数（等式 1），产生维输出值。...tf.Tensor) -> tf.Tensor: # x = tf.reshape(x, shape=(x.shape[0], x.shape[1], self.num_heads,...shape=(-1, x.shape[2], x.shape[3])) # X = rearrange(X, "b h l dk -> (b h) l dk") return...在Transformer的情况下，键和值是从编码器和前一步解码器输出的查询中导出的。

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基于ResNet和Transformer的场景文本识别

性能指标我们使用了自定义准确度度量，即给定预测和真实字符串的字符序列匹配总数除以真实字符串中的字符总数的比率。...因此，为了解决这个问题，ResNet 在堆叠层的顶部引入了映射，为梯度的反向传播提供了干净的网络。 ? F(x)定义了堆叠层的输出，可以是2层或更多层的大小。...然后，在relu激活之前，添加快捷连接和剩余输出。该操作既不增加额外的参数，也不增加计算复杂度，而且可以很容易地帮助使用SGD进行反向传播。...编码器的输出将馈送到第二个多头注意力，其余过程保持不变。解码器的输出通过最后一个 2D 密集层，然后是大小等于 vocab 大小的 softmax 层。由于我使用了2个模型来成功提取字符串。...实验：我已经使用修改后的 ResNet50 和普通 ResNet50 的瓶颈尝试了上述架构。从最后一个瓶颈层出来的输出，然后是平均池化，被重塑为 2 维，然后传递到大小为 512 的密集层。

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tensorflow学习笔记(三十二):conv2d_transpose (解卷积)

就是上面代码的x)。...的模样 kernel = tf.random_normal(shape=[2,2,3,1]) # strides 和padding也是假想中正向卷积的模样。...当然，x是正向卷积后的模样 y = tf.nn.conv2d_transpose(x,kernel,output_shape=[1,5,5,3], strides=[1,2,2,1],padding...： conv1 的 shape 是 (3, 25, 25, 20) 但是 deconv1 对 conv1 求导的时候，得到的导数 shape 却是 [3, 33, 33, 20]，这个和 conv1...的shape 不匹配，当然要报错咯。

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标准化层（BN，LN，IN，GN）介绍及代码实现

""" # BN统计B，H，W均值，剩C通道 c = x.shape[1] # affine=False, 方便结果对比只做减均值除方差，不乘gamma加 beta...而且如果对于RNN这种任务，序列长度不固定的情况下，BN就无法计算；而且对于RNN任务，不同文本输入，在batch上做归一化也是不合理的，因为词和词的特征差异是很大的。...= (x - mu) / std return my_ln LN的优点：和batchsize大小和输入序列长度无关。...H, W，归一化的维度为C//G , H, W 如图一所示，GN是介于LN和IN之间，将C分为多个group，B,C,H,W转换为B*G,C/G,H,W然后对每个组进行归一化，也就是与batch和layer...(x1 - mu) / std my_gn = x1_norm.reshape(x.shape) return my_gn GN的优缺点： GN和BN对比，避开了batchsize对训练的影响

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x.get_shape().as_list()和tf.shape()

tf.shape() 先说tf.shape()很显然这个是获取张量的大小的，用法无需多说，直接上例子吧！...(a_array))) print(sess.run(tf.shape(b_list))) print(sess.run(tf.shape(c_tensor))) 结果： [2 3] [...2 3] [2 3] x.get_shape().as_list() 这个简单说明一下，x.get_shape()，只有tensor才可以使用这种方法，返回的是一个元组。...(a_array))) print(sess.run(tf.shape(b_list))) print(sess.run(tf.shape(c_tensor))) 结果：可见只能用于tensor...下面强调一些注意点：第一点：tensor.get_shape()返回的是元组，不能放到sess.run()里面，这个里面只能放operation和tensor；第二点：tf.shape(）返回的是一个

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《异常检测——从经典算法到深度学习》6 基于重构概率的 VAE 异常检测

对每一个异常点的关系进行评估，形成每一个异常点的关系。这些标准包括到星团质心的距离和最近的星团的大小。如果到簇质心的距离高于阈值或最近的簇的大小低于阈值，则数据点被定义为异常。...VAE和自动编码器之间的主要区别是，VAE是一个随机生成模型，可以提供校准的概率，而自动编码器是一个确定性的判别模型，没有概率基础。...VAE 相对 AE 而言扩展了表达能力，因为即使正常数据和异常数据可能共享相同的平均值，可变性也可能不同。据推测，异常数据的方差较大，重构概率较低。...(X.shape[0],), dtype='float32') # 从模型中拿到均值和方差，注意均值和方差都是数列 mu_hat, sigma_hat = self.session.run([self.mu_post...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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Keras 在fit_generator训练方式中加入图像random_crop操作

改变图像内容的大小或模糊程度; 对比度变换(contrast): 在图像的HSV颜色空间，改变饱和度S和V亮度分量，保持色调H不变....对每个像素的S和V分量进行指数运算(指数因子在0.25到4之间), 增加光照变化; 噪声扰动(noise): 对图像的每个像素RGB进行随机扰动, 常用的噪声模式是椒盐噪声和高斯噪声; Data Aumentation...上面两种训练方法的差异不讨论，我们要关注的是：官方封装的训练集batch生成器是ImageDataGenerator对象的flow方法(或flow_from_directory)，该函数返回一个和python...[:, y_pos:y_pos+crop_sz, x_pos:x_pos+crop_sz, :] yield (x_crop, y_crop) 这样写就符合我们同组image和mask位置一致的random_crop...我采用如下图片进行随机裁剪，裁剪大小为原图的一半。 ?

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DIN！知识点啊朋友们！

MLP层当我们将所有的数据都拼接完成之后，下最后我们一般会连接一个全连接的MLP层，最后介入我们的Loss函数，其中是大小为的训练集，是网络的实例特征，为对应的标签, 为网络的输出预测概率。...DIN网络框架 DIN的网络结构 ? 和直接进行pooling操作等不同，此处，我们使用局部的activation来表征用户的兴趣。...其中是用户的行为embedding向量，是广告A的embedding向量，在不同的广告之间不一样，是一个前向网络。...Mini-Batch aware Regularization 实际训练中，直接使用传统的正则化技术，例如,是不practical的，本文引入一种高效的mini-batch aware的正则，我们令表示整个...1.PRELU 其中 2.Dice Dice可以认为是PReLu的扩展，当和都为0的时候，Dice就变为来PReLU。二者对应的code如下。

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【固本强基】Vision Transformers的注意力层概念解释和代码实现

它包括注意力层的代码，以及基础数学的概念解释。在NLP应用中，注意力通常被描述为句子中单词(标记)之间的关系。而在计算机视觉应用程序中，注意力关注图像中patches (标记)之间的关系。...，让我们逐步了解向前传递每一个patch，使用7 * 7=49作为起始patch大小（因为这是T2T-ViT模型中的起始标记大小）。...of tokens: 100 token size: 49 根据查询、键和值矩阵定义的。...它被定义为: Q、K、V分别为查询、键和值;dₖ是键的维数，它等于键标记的长度，也等于键的长度。...但是可以看到标记的新长度是chan/num_heads。Q、K和V矩阵的总大小没有改变;它们的内容只是分布在头部维度上。你可以把它看作是将单个矩阵分割为多个: 我们将子矩阵表示为Qₕ对于查询头i。

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用Python的长短期记忆神经网络进行时间序列预测

LSTM的默认激活函数是双曲正切（tanh），它输出-1和1之间的值。这是时间序列数据的首选范围。...默认情况下，Keras中的LSTM层在一个批处理数据之间保持状态。一组数据是训练数据集的固定大小的行数，它定义了在更新网络的权重之前需要处理多少模式。...批量大小通常比样本总数小很多。它和时间点的数量一起，定义了网络学习数据的速度(权重的更新频率)。定义LSTM层的最后一个输入参数是神经元的数量，也称为内存单元或块的数量。...作为参数，它采用监督学习格式的训练数据集、批处理大小、多个时间点和一些神经元。...给定一个拟合模型，在拟合模型时使用的批量大小（例如1）和测试数据中的一行，函数将从测试行中分离出输入数据，对其进行重构，并将预测作为单个浮点值。

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使用Excel和TF实现Transformer！

在Mac中，一定要先选中对应大小的区域，输入公式，然后使用command + shift + enter才能一次性得到全部的输出，如下图： ?...接下来，我们要去计算Q和K的相关性大小了，这里使用内积的方式，相当于QKT: ?...attention的初衷是计算每个Query和所有的Keys之间的相关性)： ?...diag_vals，这个矩阵的大小同attention map。...接下来，计算Attention Map，注意，这里attention map的大小为2 * 4的，每一行代表一个decoder的输入，与所有encoder输出之间的attention score。

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神经网络的数学基础

比如加法运算的for-loop实现： def naive_add(x, y): assert len(x.shape) == 2 assert x.shape == y.shape...如果两个加法运算的张量形状不相同会发生什么？小张量会广播匹配到大张量上。广播由两步组成：小张量会添加axes广播轴，以匹配大张量的ndim轴维度。小张量在新添加的轴方向上重复以匹配大张量的形状。...的行和列以满足特定的形状。...训练过程通常需要反复进行：获得训练数据X，y的一个batch 批量；前向传播得到批量X上的预测值y_pred; 计算当前批量下的损失值：计算y_pred和y之间的差异度；在损失函数减小的方向上更新权重系数...mini-batch SGD可以描述为以下四步：获得训练数据X，y的一个batch 批量；前向传播得到批量X上的预测值y_pred; 计算当前批量下的损失值：计算y_pred和y之间的差异度；沿着梯度反方向移动权重系数

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深度学习系列（一）常见的卷积类型

, out_channel ,kennel_size,stride print(m) y = m(x) print(y.shape) 原图像的高宽为h和w，卷积运算后新的图像大小计算过程： h/w =...下面给一个输出特征图大小的计算方式：假设我们做转置卷积的输入特征图大小为 n×n，，卷积核大小为 k×k，步长stride为s，那么转置卷积需要在四周每个边缘补0的数量为s−1，边缘和内部插空补0后输入特征图大小变为...代表模型： Deconvolutional networks 3、1x1/Pointwise Convolutions点级卷积其实就是卷积核大小为1x1，主要通过将原来的3x3卷积变为1x1和3x3，...分组卷积可以极大减少模型参数，同时增大卷积之间的对角相关性，不容易过拟合，相当于正则的效果。...（b）是可变形的卷积，给每个采样点加一个offset（这个offset通过额外的卷积层学习得到），排列变得不规则。（c）和（d）是可变形卷积的两种特例。

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【从零开始学Mask RCNN】三，Mask RCNN网络架构解析及TensorFlow和Keras的交互

，批处理中的图像必须具有相同的大小。...# 例如一个224x224 的ROI (像素) 和P4匹配 image_area = tf.cast(image_shape[0] * image_shape[1], tf.float32...(lambda t: tf.reshape(t, [tf.shape(t)[0], -1, 4]))(x) 这样就可以将TensorFlow写好的函数输出直接转换为Keras的Module可以接收的类型...的倍数，以保证下采样后不产生小数。...tensor：可选的现有张量以包装到Input图层中。如果设置，该图层将不会创建占位符张量。 **kwargs：不推荐的参数支持。

1.6K4 1

Vision Transformers的注意力层概念解释和代码实现

从那时起，许多基于transformers的计算机视觉体系结构被提出。本文将深入探讨注意力层在计算机视觉环境中的工作原理。我们将讨论单头注意力和多头注意力。...它包括注意力层的代码，以及基础数学的概念解释。在NLP应用中，注意力通常被描述为句子中单词(标记)之间的关系。而在计算机视觉应用程序中，注意力关注图像中patches (标记)之间的关系。...（因为这是T2T-ViT模型中的起始标记大小）。...它被定义为: Q、K、V分别为查询、键和值;dₖ是键的维数，它等于键标记的长度，也等于键的长度。...但是可以看到标记的新长度是chan/num_heads。Q、K和V矩阵的总大小没有改变;它们的内容只是分布在头部维度上。你可以把它看作是将单个矩阵分割为多个: 我们将子矩阵表示为Qₕ对于查询头i。

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使用Excel和TF实现Transformer

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Transformer的基本原理

内 N 个词之间的相互依赖关系。...全连接网络如下图所示：然而，全连接网络虽然可以对远距离依赖建模，但是无法处理变长的输入序列，同时，在全连接网络中，缺失了词之间的顺序信息。不同的输入长度，其连接权重的大小也是不同的。...training, mask): seq_len = tf.shape(x)[1] # 文本长度 # 将嵌入和位置编码相加。...q, k, v 必须具有匹配的前置维度。 k, v 必须有匹配的倒数第二个维度，例如：seq_len_k = seq_len_v。...Embedding表示，正如上述代码中的x的大小为[target_seq_len, d_model]。

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在keras 中获取张量 tensor 的维度大小实例

ODBC连接数据库提示：在指定的 DSN 中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配

从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

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