如何在TensorFlow中用Python语言制作分段激活函数？
在TensorFlow中使用Python语言制作分段激活函数可以通过以下步骤实现：
- 导入TensorFlow库：
import tensorflow as tf- 定义分段激活函数：
def piecewise_activation(x):
condition1 = tf.less(x, -1) # 定义第一个分段的条件
condition2 = tf.logical_and(tf.greater_equal(x, -1), tf.less(x, 0)) # 定义第二个分段的条件
condition3 = tf.logical_and(tf.greater_equal(x, 0), tf.less(x, 1)) # 定义第三个分段的条件
condition4 = tf.greater_equal(x, 1) # 定义第四个分段的条件
segment1 = tf.multiply(tf.add(x, 1), 0.5) # 第一个分段的计算
segment2 = tf.multiply(tf.add(x, 1), 0.5) # 第二个分段的计算
segment3 = tf.multiply(tf.subtract(1, x), 0.5) # 第三个分段的计算
segment4 = tf.multiply(tf.subtract(1, x), 0.5) # 第四个分段的计算
output = tf.where(condition1, segment1, tf.where(condition2, segment2, tf.where(condition3, segment3, segment4)))
return output- 使用分段激活函数：
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, input_size]) # 定义输入张量
y = piecewise_activation(x) # 使用分段激活函数分段激活函数是一种将输入值分成多个区间并对每个区间应用不同激活函数的方法。它的优势在于可以更好地适应不同区间内的数据特征，提高模型的表达能力。
应用场景：分段激活函数常用于神经网络中，特别是在处理非线性问题时。它可以帮助模型更好地拟合数据，提高模型的性能。
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请注意，以上答案仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。
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如何在Java中用Tensorflow制作全连接层？
从他们的"“演讲者那里，我的印象是你可以用Java语言编写Tensorflow。
从他们的中，我找不到对它的支持。文档使我相信我只能导入模型。
浏览 0提问于2017-05-08得票数 1
我正在尝试在Tensorflow (V2.4.1)中加载CSV文件。我使用的是tf.data.experimental.make_csv_dataset，尽管它在执行函数时不会引发任何错误，但在尝试迭代dataset时会出现错误。 我使用TPU加速在Kaggle笔记本上运行它。如果我在CPU或GPU环境中执行相同的代码，一切都会正常进行。 GCS_PATH = KaggleDatasets().get_gcs_path('mydsname')
fpath = GCS_PATH + '/train.csv'
train_ds = tf.data.experim
浏览 42提问于2021-05-11得票数 0
回答已采纳
环境是Python 3.7.6，下面是我的导入：
import os, sys
import tensorflow as tf # v2.2.0
tf.compat.v1.enable_eager_execution()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sys import platform
import time
import random
import pickle
from tensorflow.keras.layers import ReLU
我试图克隆一个tf.keras.Model但没有成功，因为
浏览 0提问于2020-06-04得票数 1
我试图开发一个CNN模型来从静脉图像中提取特征，但我无法解决所示的ValueError。 model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(2, 2), activation='relu', padding='same', input_shape=(48, 64, 3)))
model.add(Conv2D(64, (2, 2), activation='relu', padding='same'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(
浏览 23提问于2021-03-20得票数 0
我从Anaconda提示符(Anaconda 3)运行一个jupyter笔记本，我正在尝试使用tensorflow keras。
我试图运行导入语句：
from tensorflow.keras.models import Sequential
我得到以下错误：
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-d23f18c08372> in <module>
4 from keras.models import Mode
浏览 17提问于2020-05-15得票数 3
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有没有办法切换tensorflow的版本?当我使用conda安装tensorflow 2.0时，它更新了许多东西，甚至python。在运行conda list时，它会显示这两个版本；
TensorFlow2.0.0 mkl_py37h66b46cc_0
tensorflow 1.13.1 < pip>
为了使用1.x版本，建议将替换为以下import tensorflow as tf：
import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior()
使用此方法是安全的，只需添加这些行？，在我的示例中，它显示了一个警告：
浏览 2提问于2020-01-03得票数 2
2回答
我正在制作一个具有两个定制激活函数的神经网络。第一个激活函数是f(x)，第二个激活函数是f(x)对f(x)的导数。对于我的实际情况，如何使Keras后端自动完成，而不是手工获取导数呢？
这是我的代码：
import numpy as np
import math
import keras
from keras.models import Model, Sequential
from keras.layers import Input, Dense, Activation
from keras import regularizers
from keras import backend as K
浏览 3提问于2019-10-04得票数 2
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我正在尝试执行一个旧的(python2.7，TensorFlow1.3)程序。conda list tensorflow显示tensorflow已安装。但是程序不能导入tensorflow。
>python train.py
回溯(最近一次调用)：将tensorflow导入为tf ImportError中的文件"train.py"，第5行:没有名为tensorflow的模块
我读了和
我认为文件的许可是可以的。
>ls -al ./anaconda/envs/py2_env/lib/python2.7/site-packages/opt_einsum/backend
浏览 0提问于2021-05-27得票数 0
相关：Import TensorFlow contrib module is slow in TensorFlow 1.2.1也：What can cause the TensorFlow import to be so slow? 我正在使用固态硬盘并导入TensorFlow。我有4 ghz 8核pc和16 gb内存(处理器AMD FX(tm)-8350八核处理器，4000 Mhz，4核，8个逻辑处理器)。导入TensorFlow需要10-12秒。 有没有办法选择性地导入TensorFlow的某些部分？ RAM磁盘会有帮助吗？ 像这样的东西还有更多的工作要做吗?或者：Slow to imp
浏览 105提问于2019-12-19得票数 10
1回答
我通过pip install安装了Tensorflow，它是成功的，但是当我尝试使用它时，我有了这个ImportError：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\AKIN\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 64, in <module>
from tensorflow.python._pywrap_tensorflow_i
浏览 7提问于2021-01-08得票数 0
我是tensorflow和卷积神经网络的新手，我想构建一个学习寻找浮点数模式的人工智能。但是每当我尝试运行代码时，我都会遇到一些错误。到目前为止，我的代码如下：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Dense
train_data = [
[0.5, 0.2, 0.2],
[0.3, 0.3, 0.4],
[0.4, 0.4, 0.5],
[0.8, 0.8, 0.1]
]
train_labels = [
浏览 0提问于2020-02-21得票数 0
在打开具有管理权限的cmd之后，我按照命令运行。我现在有tensorflow '1.15.0'，我的python是3.7.3，我的pip是pip 19.3.1 from c:\users\nnn\anaconda3\lib\site-packages\pip (python 3.7)
我应该升级grpciodo吗?我需要担心下面更新2中的警告？
错误消息是
**ERROR: tensorboard 2.1.0 has requirement grpcio>=1.24.3, but you'll have grpcio 1.24.0 which is incompa
浏览 6提问于2020-01-15得票数 0
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我按照其网站上的说明安装了Tensorflow。我使用了虚拟环境选项，但没有使用Anaconda。
在我尝试在python中导入tensorflow之前，一切都很顺利。我在我的Python文件中执行了import tensorflow as tf，作为回报，我得到了
Traceback (most recent call last):
File "...", line 1, in <module>
import tensorflow as tf
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow
浏览 3提问于2018-11-21得票数 0
我正在学习TensorFlow。
关于中的代码，我有一个问题
import tensorflow as tf
import numpy as np
# Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data * 0.1 + 0.3
# Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b
# (We know tha
浏览 5提问于2016-12-03得票数 0
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1回答
我有以下conda列表：
➜ ~ conda env list
# conda environments:
#
base * /home/ubuntu/anaconda3
amazonei_mxnet_p36 /home/ubuntu/anaconda3/envs/amazonei_mxnet_p36
aws_neuron_mxnet_p36 /home/ubuntu/anaconda3/envs/aws_neuron_mxnet_p36
aws_neuron_pytorch_p36 /home/ubuntu/anaconda3
浏览 0提问于2021-11-15得票数 0
1回答
我在Macbook Pro上使用默认版本的Python(2.7)和High Sierra。我已经使用以下命令安装了默认版本的tensorflow，其版本为1.9：
pip -V
>>>pip 18.0 from /usr/local/lib/python2.7/site-packages/pip-18.0-py2.7.egg/pip (python 2.7)
pip install tensorflow
pip list
>>>tensorflow 1.9.0
然后我启动python：
python
Python 2.7.10 (d
浏览 20提问于2018-08-02得票数 0
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2回答
我刚在新笔记本上安装了tensorflow。
(Anaconda 4.3.24，Python3.6.1，TensorFlow: 1.2.1，GPU: NVIDIA 1060 6GB)
目前存在四个问题。
{1}“未能加载本机TensorFlow运行时”错误
File "D:/Programs/Codes-Python/OpenCVtest.py", line 13, in <module>
import tensorflow as tf
File "D:\Programs\Anaconda\lib\site-packages\tensorflo
浏览 1提问于2017-08-14得票数 0
我正在尝试加载一个带有两个自定义对象的模型，并在标题中得到这个错误。
这是我导入/定义函数的地方，也是允许keras按名称引用它们的地方。
from tensorflow.keras.utils import get_custom_objects
from tensorflow.python.keras.layers import LeakyReLU
from tensorflow.keras.layers import Activation
from tensorflow.keras.backend import sigmoid
def swish(x, beta=1):
ret
浏览 3提问于2020-01-16得票数 3
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我正在制作一个应用程序，这将登录到一个网站，刮我有信息的网站。我目前已经完全完成了用Python编写的所有登录和web抓取。我想弄明白的是在我的swift项目中用Xcode运行python代码。我希望避免设置能够执行cgi脚本的服务器。实际上，用户将输入他们的凭据，我将把它传递给python文件，然后脚本就会运行。
浏览 6提问于2016-05-07得票数 0
from tensorflow import keras
~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py中的 ImportError跟踪(最近一次调用)在63 try：-> 64从tensorflow.python._pywrap_tensorflow_internal导入* 65 #这个尝试捕获逻辑是因为py_extension没有bazel等价。
ImportError: DLL加载失败:找不到指定的模块。
在处理上述异常的过程中，发生了另一个异常：
来自tensorflow进口角的Import
浏览 3提问于2021-08-07得票数 0
1回答
我正在试着做一个视频分类。但是当我使用softmax和categorical_crossentropy时，我得到了错误的ValueError: Shapes (None, 2) and (None, 101) are incompatible。
我看到了另一个解决方案来解决这个问题，我把softmax改成了sigmoid，把分类改成了二进制交叉熵。现在我得到了这个错误。
ValueError: logits and labels must have the same shape ((None, 101) vs (None, 2))
我是计算机视觉和深度学习的新手，所以我不能马上发现错误。有没有
浏览 0提问于2021-02-05得票数 1
我想做以下几件事：
import time
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
import math
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
我可以在没有任何问题的情况下导入时间、数学和numpy，但是在尝试导入tensorfl
浏览 0提问于2019-03-06得票数 0
1回答
我是机器学习的新手，我发现用TensorFlow的Keras很难掌握模型的训练。我正在尝试使用TensorFlow进行时间序列预测。我有一个生成器函数，它生成培训数据和标签：
x_batch, y_batch = next(generator)
print(x_batch.shape)
print(y_batch.shape)
(256, 60, 9)
(256, 60, 3)
我构建模型的方式如下：
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(None, num_x_signals,), return_sequences=T
浏览 1提问于2018-12-18得票数 1
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我通过python3.5pip安装了tensorflow，它位于python3.5lib文件夹中，我可以在shell空闲时很好地使用它。
我的电脑上同时有anaconda(jupyter笔记本)，但是我不能在笔记本上输入tensorflow。
我猜笔记本使用的是anaconda文件夹，而不是python3.5libs。有什么方法可以代替在anaconda文件夹上重新安装吗？
谢谢
浏览 2提问于2017-05-17得票数 1
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问题在于通过预先训练的模型(如f1 )训练我们的模型后，在精度和f1上得到的结果。当我将CNN作为分类器时，其结果如下：
acc: 0.9345 - val_loss: 0.1513
但是，当我应用RNN和LSTM作为分类器时，结果如下：
24931/24931 [==============================] - 188s 8ms/step - loss: 7.9559 - acc: 6.0166e-04 - val_loss: 7.9904 - val_acc: 0.0000e+00
Epoch 2/4
24931/24931 [=====================
浏览 0提问于2018-06-28得票数 1
我正试图在我的Windows上安装Tensorflow。由于我已经在Python (3.5)上安装和使用了Anaconda，所以我遵循了的说明。
在创建了名为tensorflow的conda环境之后，我用以下方法测试了我的安装：
$ python
Import tensorflow as tf
但我发现了一个错误：
ImportError: no module named 'tensorflow'
有人知道我错过了什么吗？
非常感谢!
浏览 5提问于2016-05-30得票数 9
回答已采纳
1回答
我有一些关于韩语NLP的项目。我的项目的目的是将句子分成三类(无，攻击性，仇恨)。输入数据填充了45个长度。所以我创建了简单的DL模型，并将预处理后的数据输入到模型中。我想创建DL模型来对cursed_sentence进行分类
所以我使用tensorflow-cpu的keras (版本:2.5.0/ python version = 3.7.9)。我在使用keras时遇到了一些问题。我使用Keras创建了非常简单的LSTM模型。我创建了嵌入层。嵌入层的input_dim为vocab_size +1 (vocab_size为24844)，并创建了LSTM层和最终层，使用softmax作为激活函数
浏览 2提问于2021-11-17得票数 0
我对用python语言和Unity游戏引擎编写游戏(3d或2d)有几个问题，我们可以在Unity游戏引擎中用python制作游戏吗？
如果是，是如何实现的？
请分享有关此主题的基本教程。
浏览 1提问于2018-12-05得票数 2
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1回答
我想做什么？
激活tensorflow_p36环境并运行python wsgi.py
我的supervisord.conf 文件是什么样子的？
[program:my_program]
command = /home/ec2-user/anaconda3/envs/tensorflow_p36/bin/python /home/ec2-user/abc/wsgi.py
directory= /home/ec2-user/abc/
environment=PATH= "/home/ec2-user/anaconda3/envs/tensorflow_p36/bin"
user=
浏览 2提问于2018-03-06得票数 6
1回答
我训练了一个定制的YOLOv4模型。然后，我使用以下方法将权重转换为.h5：
之后，我尝试将.h5转换为coreml：
# Custom activation function
from keras.layers import Activation
from keras import backend as K
from keras.utils.generic_utils import get_custom_objects
def mish(x):
return x * K.tanh(K.softplus(x))
get_custom_objects().update({'mi
浏览 6提问于2020-08-27得票数 1
好的，我知道这可能已经被回答了问题，但我已经尝试了在堆栈溢出上建议的几乎每一个技巧来安装tensorflow-gpu，并建议在官方文档上安装，但幸运的是，我得到了同样的错误。首先，我尝试了，然后是正式的文档，然后是堆栈溢出技巧，但是我仍然安装了错误。
Anaconda 3.5是python 3.7的版本，但后来我将其降级为3.6.6。
然后用python 3.6.6创建了名为tensorflow的虚拟env
然后在tensorflow env pip中安装tensorflow-gpu
它安装成功，然后我安装了CUDA 9.0
然后，cuDNN 7.3为CUDA9.0(我也尝
浏览 0提问于2018-10-31得票数 0
显然，我不能简单地复制粘贴我为TensorFlow编写的自定义操作的代码，然后在精简版中使用它 我的代码引用了主代码的内容： #include "tensorflow/core/framework/op.h"
#include "tensorflow/core/framework/shape_inference.h"
#include "tensorflow/core/framework/op_kernel.h"
using namespace tensorflow; 和 Status MyAddGrad(const Scope& s
浏览 15提问于2019-05-20得票数 1
我的代码中有一些张量，需要得到这些张量的值。这是其中之一。如何打印张量OA值？
Input:OA
Output: <tf.Tensor 'Sum_1:0' shape=(1, 600) dtype=float32>
Input:type(OA)
Output: tensorflow.python.framework.ops.Tensor
我已经尝试过所有可用的函数，如tf.print()、eval()、tensor.numpy()。在Tensorflow 2.0中，他们都没有为我工作。它们似乎只适用于“EagerTensor”，而不适用于“评论”。
1) OA.e
浏览 3提问于2020-02-21得票数 13
我现在正在Azure ML Studio中的一个Tensorflow项目中工作，目前我正在跟随this Colab Notebook学习如何使用多个workers。每当我尝试在notebook中运行Magic%%bash命令时，似乎notebook使用的是AzureML Python3.6内核，而不是AzureML Python3.8内核。 内核3.8是我安装了所有必要的python包的内核，它也是我的ML Studio计算中唯一运行的内核。我已经通过检查内核管理器并确保没有其他内核正在运行来确认这一点。 当我试着跑的时候 %%bash --bg
python main.py &&g
浏览 25提问于2021-09-29得票数 1
我正在尝试在预先训练的TF模型EfficientNetB0中用relu激活来替换swish激活。EfficientNetB0在Conv2D和激活层中使用swish激活。这个和我要找的非常相似。我还发现了，它适用于没有跳过连接的型号。代码如下：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import ReLU
def replace_swish_with_relu(model):
'''
Modify passed model by replacing
浏览 33提问于2021-02-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我想在参数alpha设置为0.2的情况下使用激活函数relu，但我不知道如何对我的模型执行此操作 import numpy
from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Input
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
model_input = Input(shape = x_train[0].shape)
x = Dense
浏览 48提问于2020-03-24得票数 1
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我正在构建一个从python代码创建打印输出的程序。此外，包含另一种语言(僧伽罗语)的最终印刷品。我想使用python docx将此输出保存到word文档中。如何在另一种语言中写入word？
我的目标是用另一种语言(僧伽罗语)制作一个报告制作程序。我从小部件中获取所有用户输入，并设法在python中用另一种语言打印结果行。现在，我想使用僧伽罗语将这些行写入word文件。
a= "කණ්ඩියේ උස මීටර් 5.0 ක් පළල මීටර් 2.0 හා දිග මීටර් 2.0 ක් පමණ වන කොටසක්
අස්ථාවර වී"
document = Doc
浏览 1提问于2019-06-03得票数 0
我正在尝试制作一个用于情感分析的二进制分类器，我正在使用TensorFlow中的基本文本分类教程中的模型，下面是：
model = tf.keras.Sequential([
layers.Embedding(max_features + 1, embedding_dim),
layers.Dropout(0.2),
layers.GlobalAveragePooling1D(),
layers.Dropout(0.2),
layers.Dense(1)])
该模型具有80%的二值精度。但是，当将最后一层的激活函数(稠密层)转换为乙状结肠函数时，模型不学习，二值精度小于40
浏览 4提问于2020-11-15得票数 1
在tensorflow中，是否可以使用非光滑函数作为损失函数，例如分段(或如果-否则)？如果你不能，为什么你可以使用ReLU？
在这个链接中，它说
例如，我们可能希望将日志丢失降到最低，但我们感兴趣的指标可能是F1评分，或者与Union评分的交集(这是不可区分的，因此不能用作损失)。
这是否意味着“不可区分”，例如设定的问题？因为对于ReLU，在0点，它是不可微的。
如果使用这种自定义的损失函数，是否需要自己实现梯度？还是tensorflow可以自动帮你做？我检查了一些压缩损失函数，它们没有为它们的损失函数实现梯度。
浏览 5提问于2016-11-22得票数 22
我在anaconda3中安装了tensorflow-gpu。我遵循的步骤是：
conda create -n tensorflow pip python=3.6
source activate tensorflow
pip install tensorflow_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
在这些步骤之后，我发现如果在anaconda3/bin中使用python和ipython，就无法导入tensorflow (没有名为tensorflow的模块)，但是如果激活tensorflow的环境，或者在anaconda3/env/tensorflow/bi
浏览 1提问于2018-05-12得票数 0
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2回答
我熟悉Keras，在Keras中，我们需要根据需要在输出层中添加激活函数，但是在学习Tensorflow时，我发现输出层没有添加激活函数。
有人能解释一下这背后的原因吗。
浏览 4提问于2019-03-11得票数 0
回答已采纳
我正和tensorflow session.run()在python中用拥抱做斗争。如果我在没有拥抱的情况下运行session.run()来预测，那就没问题了。但是，如果我在拥抱上运行这个，它不会产生任何结果(甚至任何错误)。
有人遇到过这样的情况吗？请帮帮我。
我的环境：
tensorflow版本1.2.1
拥抱2.3.0
python版本3.5.2
浏览 3提问于2017-08-14得票数 1
所以我要上一堂在线课程，下面是说明：
安装Anaconda：
按照Anaconda下载站点上的说明进行操作。
创建一个名为tensorflow的conda环境:Python2.7$ conda创建-n TensorPython3.4$ conda创建-n TensorFlow python=3.4 #Python3.5$ conda创建-n tensorflow python=3.5激活环境并使用conda或pip安装tensorflow。
那么你如何激活环境呢？
顺便说一下，我有Mac。
浏览 3提问于2017-01-01得票数 4
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1回答
回溯(最近一次调用)：
File "d:\kuliah\aa\aaa\aaaa\bpnn.py", line 1, in <module>
import tensorflow as tf
File "C:\Users\xxx\AppData\Roaming\Python\Python36\sitepackages\tensorflow\__init__.py", line 24, in <module> from tensorflow.python import pywrap_tensorflow # pylint: disa
浏览 0提问于2018-11-23得票数 0
每当我试图在Anaconda prompt上导入tensorflow时，它都会给我这个错误：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Dell\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
File "C:\Users\Dell\Ana
浏览 60提问于2019-07-21得票数 2
我正在使用tensorflow.keras构建一个简单的LSTM模型，并希望使用sequence_loss，但它不适用于我当前的设置。
我的输入总是4个单词，目标移动了1个单词：[w1, w2, w3, w4] -> [w2, w3, w4, w5]
我知道sequence_loss需要一个权重参数，所以我不得不编写一个包装器来让它在keras中工作，但我在对齐矩阵的形状时遇到了问题。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Em
浏览 1提问于2020-01-10得票数 0
如何在基础(根)环境中安装TensorFlow？我能找到的在Anaconda中设置Tensorflow的唯一指令是让我创建一个名为tf的新环境，如下所示： conda create -n tf tensorflow,
conda activate tf 然后，当我运行我的代码时，我得到 ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'. 似乎在tf环境中找不到Tensorflow模块。
浏览 17提问于2021-01-13得票数 3
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我正试图在我的TensorFlow RStudio for Windows10上安装Windows10，并按照网站中的官方指示进行安装。
并且在官方网站TensorFlow 中找到了必需的
我发现这仍然是一个尚未解决的问题，因为在以前的问题中，没有人能真正帮助(例如，)。
所以我在youtube上看了很多视频，读了很多，但还是什么也没读。当我跑步时：
library(remotes)
remotes::install_github("rstudio/tensorflow")
library(tensorflow)
install_tensorflow()
tf_config
浏览 5提问于2020-11-10得票数 1
我有非常简单的输入:点数，我试图分类它们是否在某个地区。因此，我的训练数据是形状(1000000, 2)，它是一个表单数组：
[ [x1,y1], [x2,y2],... ]
我的标签有类似的形式(形状(10000, 2))：
[ [1,0], [0,1], [0,1],... ]
([0,1]表示重点在该区域，[1,0]表示不存在)
我的模型是这样建立的：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
# Reads the points and labels from .csv format
浏览 1提问于2019-04-11得票数 4
回答已采纳
1回答
我使用网站上的教程在ubuntu上安装了Tensorflow。它已成功安装，这意味着当我运行：
source activate tensorflow
在我的终端中，然后执行：
(tensorflow) $python
import tensorflow
一切都很好。我想知道是否有一种方法可以让python解释器理解并导入tensorflow，而不需要激活我之前创建的环境？这意味着我只需打开终端并运行包含tensorflow对象的python代码？
谢谢
浏览 9提问于2018-08-18得票数 0
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