节点编号X(重塑)准备失败。使用tflite v2.2调整张量大小
节点编号X(重塑)准备失败是指在使用tflite v2.2调整张量大小时出现的错误。tflite是TensorFlow Lite的缩写，是一种用于在移动设备和嵌入式设备上运行机器学习模型的轻量级解决方案。
在TensorFlow Lite中，节点编号X代表了一个特定的操作节点，而重塑是指调整张量的形状。当使用tflite v2.2进行张量大小调整时，如果节点编号X的重塑操作失败，可能会导致模型无法正常运行或产生错误的结果。
为了解决节点编号X(重塑)准备失败的问题，可以尝试以下几个步骤：
- 检查输入张量的形状：确保输入张量的形状与模型要求的形状一致。可以使用TensorFlow Lite提供的工具或API查看模型的输入要求。
- 检查模型版本兼容性：确保使用的tflite版本与模型兼容。不同版本的tflite可能对节点编号X的重塑操作有不同的实现方式或支持程度。
- 更新tflite版本：如果当前使用的tflite版本较旧，尝试更新到最新版本，以获得更好的兼容性和稳定性。
- 检查模型文件完整性：确保模型文件没有损坏或缺失。可以尝试重新下载或重新生成模型文件。
- 查找相关文档和社区支持：在TensorFlow Lite的官方文档、论坛或社区中寻找关于节点编号X(重塑)准备失败的解决方案和经验分享。
对于tflite v2.2调整张量大小的具体操作，可以参考腾讯云的相关产品——腾讯云AI开发平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）中的TensorFlow Lite相关文档和教程。腾讯云AI开发平台提供了丰富的AI开发工具和服务，包括模型训练、模型转换和部署等，可以帮助开发者更好地使用和优化tflite模型。
请注意，以上答案仅供参考，具体解决方案可能因实际情况而异。建议在遇到具体问题时，结合实际情况和相关文档进行综合分析和解决。
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1回答
我使用TFLite .a static lib在安卓上集成了TFLite。TFLite支持TfLiteTensor类，不支持张量类。如何在类似tensorflow张量操作的tensorflow lite上使用张量？例如，张量升维、降维和张量切片。谢谢!
浏览 11提问于2021-02-17得票数 0
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我正在执行人的意识检测，并已培训我的模型使用转移学习与MobileNetV2。该模型需要维数空，224,224，3的张量。
我使用BlazeFace应用人脸检测，它使用输入视频流上的128,128,3输入，并将检测到的人脸裁剪到我的自定义模型中，但我不知道该如何处理，因为裁剪的图像都大小不一，比我的模型期望的要小。
剪裁脸张量
的一个例子
Array [
1,
43,
111,
3,
]
浏览 0提问于2020-09-16得票数 0
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我在Android中用开发了一个，但是我有一个小问题。当我试图运行这个应用程序时，我有一个常见的错误：
java.lang.IllegalArgumentException: Cannot copy to a TensorFlowLite tensor (serving_default_conv2d_input:0) with 3136 bytes from a Java Buffer with 9408 bytes.
我知道这可能是输入张量与我的代码中的模型和缓冲区之间的不匹配。但这太让人困惑了，因为我的代码自动符合来自模型的图像大小和它所需要的所有信息。所以我想知道错误在哪里..。
//
浏览 16提问于2021-04-05得票数 1
我正试图在安卓系统上使用TFlite构建一个推荐系统。我已经成功地创建了这个模型，并在相同的模型上运行了推理，它运行得非常好。但问题在于试图将应用程序与模型集成。我试图将模型集成到tensorflow团队.I提供的正式应用程序中，完成了他们要求的所有步骤，但我面临的问题是模型的输入/输出。我面对错误说：
不能在具有FLOAT32类型的TensorFlowLite张量和类型为[I (与TensorFlowLite类型INT32兼容)的FLOAT32对象之间进行转换。
我无法理解这个错误意味着什么，也没有关于这个错误的任何文档。官方代码中为输入和输出目的而存在的代码如下:这是定义输入和输出的主要
浏览 14提问于2021-11-24得票数 0
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张量的输入大小与张量的输出大小不匹配。
我在命令提示符中执行了以下命令
tflite_convert /
--output_file=C:\Users\TS-PC04\Desktop\toutput.tflite /
--graph_def_file=C:\Users\TS-PC04\Desktop\t.pb /
--input_shape=1,513,513,3 /
--input_arrays=ImageTensor /
--output_arrays=SemanticPredictions
我得到的错误是检查失败:input_shape.dims()、.size()、== op-
浏览 1提问于2019-06-17得票数 3
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我曾尝试将一个自定义模型迁移到Android平台。tensorflow版本为1.12。我使用推荐的命令行，如下所示：
tflite_convert \
--output_file=test.tflite \
--graph_def_file=./models/test_model.pb \
--input_arrays=input_image \
--output_arrays=generated_image
将.pb文件转换为tflite格式。
我已经在tensorboard中检查了我的.pb文件的输入张量形状：
dtype
{"type":"DT_F
浏览 5提问于2019-03-04得票数 2
有人能帮我个忙吗？
我试着用tflite作为目标检测的初学者做一些实验。我从Tensorflow网站下载了tflite模式的示例模型ssd_mobilenet_v2_fpn_100/fpn 32
然后，我运行我的代码如下
解释器=tflite.Interpreter(模型路径=‘lite-
model_ssd_mobilenet_v2_fpn_100_fp32_default_1.tflite')
interpreter.allocate_tensors()
input_details = interpreter.get_input_details() output_details
浏览 8提问于2022-06-16得票数 0
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我使用更快的RCNN构建了一个对象检测模型，并能够生成Frozen_Graph.pb文件。现在我正在尝试将.pb文件转换为TFlite文件，以便在安卓系统上使用。但我在转换时遇到了一些问题。因为它需要输入张量和输出传感器进行转换。
我不能确定要传递的正确的输入和输出数组。即使我将输入张量作为Image_tensor传递，它也会抛出一个错误，声明
ValueError: None is only supported in the 1st dimension. Tensor 'image_tensor:0' has invalid shape '[None, None,
浏览 3提问于2019-07-29得票数 2
考虑将我的TensorFlow模型转换为Flatbuf格式(.tflite)。
但是，我的模型允许任意大小的输入，即您可以同时对一个项或N个项进行分类。当我尝试转换时，它会抛出一个错误，因为我的一个输入/输出设备是NoneType类型的。
想想像这样的东西，在计算图中，我们输入的x是形状的[None, 784]。
在中，您可以像这样将模型转换为FlatBuf：
import tensorflow as tf
img = tf.placeholder(name="img", dtype=tf.float32, shape=(1, 64, 64, 3))
val = img +
浏览 1提问于2018-04-25得票数 4
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我有这样的模型：
这是一个用于检测面部情感的conv层，我尝试在我的TensorFlowJS上实现它，所以我转换了它，当我试图输入一个输入时，它需要一个4d张量，它的第一个输入是null，但是tensor4d不允许它：
这个形状应该是一个数字，但是当我试图将它添加到我的模型中时，它要求为null，我该怎么办？这是我将jpg转换为张量的函数：
const imageToTensor = (rawData: ArrayBuffer) => {
const { width, height, data } = jpeg.decode(rawData, true);
浏览 0提问于2020-10-05得票数 2
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我将来自BlazeFace的张量传递给我的自定义模型，用于分类任务。问题是维度与我的自定义模型的输入不匹配，该模型是使用迁移学习和MobileNetV2训练的。我意识到，当裁剪的面比我的自定义模型的形状小时，我正在尝试调整它们的大小。如何才能使裁剪的面适合模型？ Model input shape : [1,224,224,3]
Cropped face : [1,117,68,3] const crop = tf.image.cropAndResize(
tensorReshaped,
boxes,
[0],
浏览 16提问于2020-09-16得票数 0
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我使用Tensorflow lite 2.1.1-ALPHA-PRECOMPILED for arduino nano 33 ble with headers
导入
import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense, Dropout, Conv1D, MaxPooling1D
模型定义
def get_model(n_timesteps, n_featur
浏览 0提问于2021-03-17得票数 1
我用80x80x3图像样本训练了AutoML视觉。培训已经成功完成，我下载了边缘tflite模型。在python中实现tflite模型时，根据这个，我意识到tflite模型的输入大小是224x224x3。
我的问题是：
在训练期间，AutoML视觉如何处理尺寸小于224x224的图像？AutoML视觉是否通过插值将图像调整为224x224？
为了更好的预测性能，我想正确地处理新的图像，就像AutoML视觉在训练期间处理图像的方式一样。
当将带有输入形状(1，80，80，3)的80x80图像输入到模型时，我得到异常“无法设置张量:维不匹配”，参见下面的代码。
输入224x224图像毫
浏览 0提问于2019-09-10得票数 0
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当我使用下面的命令生成tflite文件时：
./bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco \
--input_file=./model1.pb \
--input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF --output_format=TFLITE \
--output_file=./model_none.tflite --inference_type=FLOAT \
--input_type=FLOAT --input_arrays=x \
--output_arrays=output --input_s
浏览 3提问于2018-05-30得票数 2
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我在这里遵循tensorflow for poets (tflite)教程：
我正在尝试使用python TOCO API：将定制的图形从.pb转换为tflite
下面的代码加载retrained_graph.pb文件，找到输入和输出张量，然后调用toco_convert并写入.tflite文件。
import tensorflow as tf
def load_graph(graph_filename):
with tf.gfile.GFile(graph_filename, "rb") as f:
graph_def = tf.G
浏览 1提问于2018-05-01得票数 0
我将tensorflow-lite和tensorflow-lite-gpu从2.3.0升级到2.4.0，并在初始化interpeteur上得到了这个错误
java.lang.IllegalArgumentException:内部错误:未能应用委托: TfLiteGpuDelegate Init: MUL:期望形状为HxWxC的三维张量或形状为1xHxWxC的4D张量，但得到98x8 TfLiteGpuDelegate准备:委托未初始化节点编号329 (TfLiteGpuDelegateV2)未能准备好。
val tfliteOptions = Interpreter
.Options()
.s
浏览 6提问于2022-04-17得票数 0
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我下载了这里提供的官方resnet50模型：。我需要这个模型的tflite量化版本，因此我将模型转换为tflite格式，如下所示：
toco --output_file /tmp/resnet50_quant.tflite --saved_model_dir <path/to/saved_model_dir> --output_format TFLITE --quantize_weights QUANTIZE_WEIGHTS
在此之后，我想我应该运行来验证这个模型的准确性是否合理。虽然看起来我遇到了以下问题：
bazel run -c opt --copt=-march=nati
浏览 0提问于2018-10-12得票数 0
2回答
调整张量以与其他层连接
、、、、
我正在遵循下面的体系结构
现在，我需要连接其他层次。我试图将层Conv_10与Deconv_1连接起来，但在张量大小方面出现了错误。所以我需要将Conv_10层从(3,44,44)转换为(3,34,34)。我该怎么做？
这个网络的当前实现可以在这里获得：
实际错误: ValueError：Concatenate层需要具有匹配形状的输入(除了凹轴外)。得到输入形状：(无，34，34，3)，(无，44，44，3)
浏览 0提问于2020-04-13得票数 1
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我的移动应用程序是用React 编写的，它使用Expo作为一个包构建，然后上传到Google 。
Google Play Console警告我包的大小，并提示删除最大的文件如下：
assets/models/fssd_100_8bit_gray_v1.tflite (2.49 MB)assets/models/fssd_100_8bit_v1.tflite (2.45 MB)assets/models/contours.tfl (1.16 MB) )
有谁知道这些文件是什么，以及如何从我的应用包中删除它们吗？谷歌告诉我，.tflite是为张量流Lite，但我肯定我不会使用它。
浏览 14提问于2019-11-24得票数 2
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假设我有一个形状为(?，5，1，20)的张量
对于最后一个维度的每一次出现，我都会在最后一个维度上进行一些计算(获得k个最大值)，从而产生一个较小的张量b。如果我想用b替换原始张量的最后一个维度，我该怎么办？
我应该采用什么(最好是纯tensorflow)路径？
浏览 3提问于2017-02-02得票数 0
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我想要做的是将量化的tflite转换为ONNX，并使用tf2onnx直接使用ORT运行它。我试图转换的网络是YOLOv5，使用我自己的dataset + COCO进行预培训，模型已经成功转换。我确信这一点，因为我只是尝试加载ONNX模型(通过PRT)和tflite模型，从tflite解释器的输入和输出细节中保存量化参数，使用这些量化参数实际运行ONNX模型的会话，它实际上显示了运行我用Ultratycs训练的tflite模型/原始pt模型的相同结果。
问题是，在tflite的情况下，可以从输入细节或输出细节中找到量化参数，如缩放因子和零点，但我不知道如何从转换的ONNX模型中找到这些精确的数字
浏览 20提问于2022-10-28得票数 0
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1回答
如何对具有动态形状的张量进行堆叠。例如：
Tensor1.shape = [252, 921, 3]
Tensor2.shape = [591, 362, 3]
Tensor3.shape = [840, 125, 3]
Tensor4.shape = [292, 253, 3]
stack([Tensor1, Tensor2, Tensor3, Tensor])必须给出形状为4，?，?，3的输出张量
浏览 2提问于2020-11-13得票数 0
1回答
numpy中包含图像的乘积张量
、、、、
我有以下三阶张量。这两个张量矩阵，第一个张量包含100个10x9矩阵，第二个张量包含100个3x10矩阵(我刚刚在这个例子中填充了这些矩阵)。
我的目标是把矩阵乘成一一对应的直线，这样就可以得到一个形状的张量：(100, 3, 9)，这可以用一个for循环来完成，这个循环可以拉拢两个张量，然后取每一个张量的点，但是我想用numpy操作符来做这个。到目前为止，这里有一些失败的尝试。
尝试1：
import numpy as np
T1 = np.ones((100, 10, 9))
T2 = np.ones((100, 3, 10))
print T2.dot(T1).shape
第一次尝试：
浏览 0提问于2015-12-30得票数 1
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我按照这里的示例使用提供的示例代码(imprinting_learning.py)定制模型(最初是MobileNet v1)。
我让它工作，它运行良好，使用上述模型对图像或视频流进行分类。
我现在正试图使用它来定制一个模型，该模型将用于对象检测，并制作包围框。当我第一次尝试使用新的再培训模型(基于示例mobilenetV1)时，我得到了
检测模型应该有4个输出张量！这种模型有1。
我尝试在mobilenet_ssd_v2_coco_quant_postprocess_edgetpu.tflite模型的基础上重新进行一次新的训练(过去我已经成功地用于对象检测)，在训练过程中出现了一个错误(使用i
浏览 1提问于2020-05-18得票数 0
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我只有一个关于tensorflow重塑函数的简短问题。在tensorflow中，您可以使用shape = (None，shape1，shape2，.. )初始化张量占位符的形状。)。现在我看了一下重塑函数，他们用-1表示新的重塑，
例如new_tensor = tf.reshape(old_tensor，shape = (-1，shape1，shape2，..))
-1是否等同于无？如果不是，这两者有什么不同？
浏览 0提问于2018-06-20得票数 3
我必须用大小(b，c，h，w)的两个张量(c)来规范尺寸的张量，这两个张量代表了各自的均值和标准差。
我想不出如何将形状张量乘以torch.Size(1，3,128,128)和形状torch.Size(3)的张量。
我想要完成的是:取小张量的第一个元素，用它乘以大张量的第一个128x128部分。对第二个元素和第二个128x128张量这样做。
def normalize(img, mean, std):
""" Normalizes an image tensor.
# Parameters:
@img, torch.tensor of
浏览 5提问于2022-10-29得票数 0
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我试着把一张图片加到画板上。
img = Image.open(image_path)
img = (np.asarray(img) / 255.0)
img = torch.from_numpy(img).float()
img = img.cuda().permute(2, 0, 1)
img = img.cuda().unsqueeze(0)
writer.add_image('Original', img)
但这是个错误。
张量形状：{}，input_format：{}".format(tensor.shape，input_format) Assertio
浏览 1提问于2021-04-14得票数 1
我试着在android上运行Tflite模型，但是我得到了这个错误-
E/AndroidRuntime(18461)：由: java.lang.IllegalArgumentException:无法从602112字节的TensorFlowLite缓冲区复制150528字节的TensorFlowLite张量(serving_default_sequential_5_input:0)。E/AndroidRuntime(18461)：在org.tensorflow.lite.TensorImpl.throwIfSrcShapeIsIncompatible(TensorImpl.java:418)
浏览 19提问于2022-02-27得票数 0
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准备张量分配时意外失败
、、、、
我使用tflite进行语义切分。我有一个模型训练用于从背景中分割对象，这个模型是在上训练的。
我使用以下代码将此模型(冻结推理图)转换为tflite格式：
tflite_convert \
--output_file=test.lite \
--graph_def_file=frozen_inference_graph.pb \
--input_arrays=ImageTensor \
--output_arrays=SemanticPredictions \
--input_shapes=1,600,450,3 \
--inference_input_type=QUA
浏览 0提问于2019-04-22得票数 0
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我是TF和Keras的新手。我已经使用以下代码训练并保存了模型 from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.optimizer_v2.rmsprop import RMSprop
train_data_gen = ImageDataGenerator(rescale=1 / 255)
validation_data_gen = ImageDataGenerator(rescale=1 / 255
浏览 116提问于2021-04-13得票数 0
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我目前使用此脚本将我的H5模型转换为TFLite：
# CONVERTING TO TFLITE FORMAT
g.save(os.path.join(save_dir, 'full_generator_{}_{}.h5'.format(epoch_number, current_loss)), include_optimizer=False)
model = tf.keras.models.load_model(
os.path.join(save_dir, 'full_generator_{}_{}.h5'.format(
浏览 2提问于2019-11-30得票数 0
1回答
我有输入图像张量与形状[?, 448, 448, 3]和我的网络预测一个边界盒与形状[?, 4]。我想切片我的图像张量与边界框张量，并调整大小的结果张量为一个固定大小的图像，以进一步处理。
对于tensorflow (或者更好的，在Keras中)，这是可能的吗？我已看过有关的问题。例如，和，但是它们不适用于索引张量和原始张量都有未知第一维的情况。
任何在正确方向上的帮助都是非常感谢的！
浏览 3提问于2017-10-15得票数 1
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我正在使用这个collab创建我的tensorflow模型。我在collab中添加了以下代码，以便将模型导出为tflite文件： saved_model_dir = '/created_model'
model.save('/created_model')
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
tflite_model = converter.convert()
from google.colab import files
open("converte
浏览 83提问于2021-08-29得票数 0
我正在尝试加载一个tflite模型并在图像上运行它。
我的tflite模型有你在图像中看到的尺寸。
现在，我收到：
Cannot copy to a TensorFlowLite tensor (input_1) with 49152 bytes from a Java Buffer with 175584 bytes.
我不知道如何处理输入和输出张量大小。现在，我正在使用输入图像大小初始化，输出图像大小将是input * 4。
在什么时候，我必须“添加”1 * 64 * 64 * 3维度，因为我需要操作每个输入图像大小？
try {
tflit
浏览 42提问于2022-03-11得票数 0
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当我使用均方误差损失时，我有一个输入张量X和一个形状相同的torch.Size([3, 1, 20, 20])的目标张量y，它给了我一个警告：
Using a target size (torch.Size([3, 1, 20, 20])) that is different to the input size (torch.Size([3, 1]))
但输入形状是torch.Size([3, 1, 20, 20])吗？
然后我得到了一个错误：
RuntimeError: The size of tensor a (3) must match the size of tensor b (20
浏览 7提问于2022-05-11得票数 0
以下是重现错误的简单代码： import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, Flatten, Dense
import tensorflow as tf
model_path = 'test.h5'
model = Sequential()
model.add(Conv1D(8,(5,), input_shape=
浏览 96提问于2020-06-15得票数 3
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我尝试将我的模型(Pb)转换为TFLite的lite。下面是我的代码：
import tensorflow as tf
graph_def_file = "./graph.pb"
input_arrays = ['image', 'sp', 'Hsp_boxes', 'O_boxes']
output_arrays = ["classification/op_store"]
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(
gra
浏览 3提问于2018-12-06得票数 3
4回答
我正在寻找一种在Matlab中收缩张量的两个指数的方法。
假设我有一个17,10,17,12维的张量，我正在寻找一个函数，它在第一和第三维上以相同的指数求和，并留下一个维的矩阵。
我目前正在研究张量网络，我主要使用“置换”和“重塑”功能。如果一个人正在收缩多个张量，并且从一开始就不小心，那么他可能会以i，j，i，k形式的一个张量收缩的索引结束。
当然，人们可以回到过去，以一种不会发生这种情况的方式压缩张量，但我仍然对更健壮的解决方案感兴趣。
编辑：
对…有影响的事物：
A = rand(17,10,17,12);
A_contracted = zeros(10,12);
for i = [1:
浏览 5提问于2019-04-29得票数 2
我已经从MLKit创建了.tflite文件，并在张量应用程序中使用，但应用程序崩溃并出现以下错误。 java.lang.IllegalArgumentException: Cannot convert between a TensorFlowLite buffer with 150528 bytes and a ByteBuffer with 786432 bytes.
at org.tensorflow.lite.Tensor.throwIfShapeIsIncompatible(Tensor.java:281)
at org.tenso
浏览 20提问于2019-10-17得票数 0
1回答
我是对象检测API和TensorFlow的新手。我学习了教程，最后制作了一个frozen_inference_graph.pb。我想在我的手机上运行这个对象检测模型，据我理解，这需要我将其转换为.tflite (如果这没有任何意义，请使用lmk )。
当我试图使用以下标准代码转换它时：
import tensorflow as tf
graph = 'pathtomygraph'
input_arrays = ['image_tensor']
output_arrays = ['all_class_predictions_with_background&
浏览 4提问于2019-09-28得票数 0
我正在训练一个模型来识别不同的乐高部件。当我在google可教机器上训练我的模型并尝试示例对象时，该模型100%地准确地预测了它。然而，当我上传相同的模型到我的反应本地应用程序，并运行它在我的手机世博会-去，它几乎总是错误的预测。
我认为这与张量图像有关，但我不确定。
我的模型可以在这里找到：
]
我的代码：
import React, {useRef, useState, useEffect} from 'react';
import {View,StyleSheet,Dimensions,Pressable,Modal,Text,ActivityIndicator,} f
浏览 12提问于2022-12-03得票数 1
在tensorflow中，如果我有一个张量： A = tf.fill([3,2,2],2) # shape [3,2,2]
B = tf.constant([1,2,3]) # shape [3] 我如何将它们相乘，从而得到形状为3,2,2的张量 [
[ [2,2], [2,2] ],
[ [4,4], [4,4] ],
[ [6,6], [6,6] ]
] 我的乘法因子在这里是简单的演示。
浏览 17提问于2019-02-16得票数 1
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1回答
移除火把中的零维
、、、
我有torch.tensor，其尺寸为0 x 240 x 3 x 540 x 960
我只想移除0维，所以我想要有放火器张量
240x3x540 x 960的大小。
我用tensor= torch.squeeze(tensor)来尝试，但是零维没有被移除.
在我的例子中，张量的大小是可变的，所以我不能硬编码到torch.squeeze。
有什么简单的方法来删除pytorch.tensor中不想要的维度吗？
浏览 2提问于2021-05-18得票数 3
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我想计算损失的梯度，所有的网络参数。当我尝试重塑每个权重矩阵以达到1维时，问题就出现了(这对于我稍后使用梯度进行计算很有用)。
在这一点上，Tensorflow输出一个None列表(这意味着没有路径从损失到这些张量，而应该有，因为它们是模型参数重塑)。
代码如下：
all_tensors = list()
for dir in ["fw", "bw"]:
for mtype in ["kernel"]:
t = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("encoder/b
浏览 6提问于2018-09-06得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个用于我的android应用程序的tflite模型文件，它是使用输入尺寸[None,1280,720,3]为RGB输入创建的。
有没有办法在推理过程中改变输入尺寸？
浏览 2提问于2021-05-25得票数 1
我是机器学习和深度学习的新手。我试图在android应用程序中使用Keras模型，将其转换为.tflite文件，但当我试图在android中导入该文件时，导入失败时会发出这样一条消息：“此张流模式无效”。
我使用了张量流网站上提到的转换代码。
问题的解决办法是什么？
创建模型：
model = keras.Sequential()
model.add(
keras.layers.Bidirectional(
keras.layers.LSTM(
units=128,
input_shape=[X_train.shape[1], X_
浏览 1提问于2021-03-04得票数 0
回答已采纳
2回答
我想扁平，任何一般的n维torch.Tensor，但以计算优化的方式。(这里所说的“扁平”，意思是将给定的张量转换为一维张量，其元素数与给定的向量相同。)我目前正在使用以下步骤来这样做：
local original_tensor = -- output of some intermediate layer of a conv-net residing in the GPU
local shaping_tensor = torch.Tensor(original_tensor:nElement())
original_tensor = original_tensor:resizeAs(shap
浏览 10提问于2016-04-26得票数 1
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我有一个形状为(100, 80000, 4)的torch cuda张量A，和另一个形状为(1, 80000, 1)的cuda张量B。我想做的是，对于第二维中的每个元素i (从0到79999)，取张量B的值(它将从0到99，并指出要取A的第一维中的哪个值。 另一个问题是，对于B (B[0, i, 0])的这个元素，我想从A中提取一个片段，即A[lower_bound:upper_bound, i:i+1, :]。 总而言之，我的张量B有我想要从A中切出的切片中心的索引。我想知道，是否有一种方法，可以更快地完成我正在使用以下代码所做的事情(例如。使用cuda) A # tensor of sh
浏览 28提问于2021-01-20得票数 0
1回答
我要计算三维张量x之间的余弦相似性。
torch.Size([119, 768, 51])
和向量y
torch.Size([768])
这当然会产生这个2D矩阵：
torch.Size([119, 51])
使用sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity会给出错误：
*** ValueError: Found array with dim 3. check_pairwise_arrays expected <= 2.
我怎样才能做到这一点？
浏览 5提问于2022-05-08得票数 0
作为索引和每个索引的分片总数的函数，我们在集群中需要多少个数据节点，以确保如果一个节点停止工作，主分片和复制分片不在同一个节点上。 请注意，在out集群中，所有索引都包含相似的数据，并且所有索引具有相同的分片编号
浏览 18提问于2019-01-09得票数 0
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