AttributeError：“TensorSliceDataset”对象没有属性“dtype”
AttributeError是Python中的一个异常类，表示对象没有某个属性或方法。在这个问答内容中，出现了一个AttributeError异常，错误信息是：“TensorSliceDataset”对象没有属性“dtype”。
TensorSliceDataset是TensorFlow中的一个数据集类，用于处理切片数据集。根据错误信息，我们可以推断出在使用TensorSliceDataset对象时，尝试访问了一个不存在的属性dtype。
要解决这个问题，可以按照以下步骤进行：
- 检查代码中的变量名拼写是否正确。确保正确地引用了TensorSliceDataset对象。
- 确认TensorSliceDataset对象是否具有dtype属性。可以查阅TensorFlow的官方文档或源代码来确认。
- 如果确实需要使用dtype属性，可以尝试使用其他适用于TensorSliceDataset的属性或方法来替代。
- 如果以上步骤都无法解决问题，可以在TensorFlow的官方论坛或社区中提问，寻求其他开发者的帮助。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能等。以下是一些相关产品和对应的链接地址：
- 云服务器（ECS）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品和服务选择应根据实际需求进行。
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我最近开始学习tensorflow。
我不确定是否有区别。
x = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x)
ds.shuffle(buffer_size=4)
ds.batch(4)
和
x = np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x)
ds.batch(4)
ds.shuffle(buffer_size=4)
另外，我也不确定为什么我不能使用
dataset
浏览 1提问于2018-05-21得票数 14
回答已采纳
下面是我所做的： def prepare_data(self, features, labels):
assert features.shape[0] == labels.shape[0]
print("DEBUG: features: shape = " + str(features.shape) \
+ " , dtype(0,0) = " + str(type(features[0,0])))
print("DEBUG: labels: shape = " + str(labels.shape) \
+
浏览 116提问于2019-01-29得票数 1
回答已采纳
我有一个张量切片数据集由两个粗糙的张量组成。
tensor_a就像：<tf.RaggedTensor [[3, 3, 5], [3, 3, 14, 4, 17, 20], [3, 14, 22, 17]]>
tensor_b就像：<tf.RaggedTensor [[-1, 1, -1], [-1, -1, 1, -1, -1, -1], [-1, 1, -1, 2]]>
( tensor_a和tensor_b的索引相同，长度相同)
我做了数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((tensor_a, tensor
浏览 6提问于2022-04-07得票数 1
回答已采纳
我试图使用数据集将图像加载到模型中。但是，我一直收到一个错误，我的张量切片没有get_shape()属性。我已经确认他们不会试图在我的代码中调用它。我做错了什么？
我使用的是: Spyder 4.1.5在Anaconda \x Keras 2.3.1 x Tensorflow 2.1.0上
# load dataset
dataset = h5py.File('3dshapes.h5', 'r')
print(dataset.keys())
images = dataset['images'] # array shape [480000,64,
浏览 2提问于2021-03-28得票数 1
回答已采纳
我可以将变量作为路径传递，也可以以路径名连接变量吗？
path="\page_1.txt"
input = np.loadtxt("folder".path, dtype='U', delimiter=',')
当我试图运行这段代码时，我会得到以下错误。
AttributeError：'str‘对象没有属性'path’
浏览 1提问于2019-02-13得票数 0
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尝试获取列的标签以便使用tensorflow对其进行热编码时
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
# some data
d={'column1':['a', 'b', 'c', 'd'], 'column2':['e', 'f', 'g', 'h'], 'column3':[1, 2, 3, 4]}
# convert fr
浏览 3提问于2021-10-11得票数 1
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我正在复制TTS模型，DeepVoice3. Dataset是LJSpeech-1.1.我找到了一个github ()，但是它是用早期的tensorflow版本编写的，在这里我使用TF-2.0。在数据处理中，我需要将decode_raw函数应用于TensorSliceDataset的输出。但是，我不能将decode_raw函数应用于输出。因此，我的问题是如何将应用于TensorSliceDataset?的输出
我已经将文本转换为维数(13066，)的张量。在最初的回购中，他使用了tf.train.slice_input_producer。对于TF-2.0，我使用tf.data.Dataset.
浏览 0提问于2019-06-22得票数 0
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1回答
分位数回归预测
、、、
我用来预测测试集。在运行此方法时，我得到了一个意外错误：
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-12e0d345b0fc> in <module>
----> 1 test['ypredL'] = model1.predict( test ).values
2 test['FVC'] = model2.predict( test ).values
3 te
浏览 4提问于2020-09-06得票数 0
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我正在尝试使用numpy.append，但是有些地方出了问题，它不再对我有意义了。有人能解释我为什么会出错吗？
>>> np.array([[], [], []]).shape
(3, 0)
>>> a=[[], [], []]
>>> a[1].append(3)
>>> a
[[], [3], []]
>>> b=np.array(a)
>>> b[0].append(3)
array([[3], [3], []], dtype=object)
这对我来说是合乎逻辑的，但当我尝试
浏览 1提问于2017-04-18得票数 1
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2回答
我在python2.7上，在初始化所有坐标(0)之后，我想从矩阵中的特定坐标中获取对象：
import numpy as np
class test:
"it's a test"
def __init__(self):
self.x=4
self.y=5
mat=np.full(shape=(4,4),fill_value=0)
mat[2,2]=test()
print(mat[2,2].x)
print(mat[2,2].y)
但我有个错误：
Traceback (most recent call last):
浏览 1提问于2018-12-17得票数 0
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奇怪的是，np.log(2**64-1)返回浮点数44.3614196
但是np.log(2**64)回来了
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'int' object has no attribute 'log'
问题：
为什么numpy对大于2^64-1的论点犹豫不决？
为什么错误是AttributeError而不是抱怨争论的大小？
(sqrt，log10，c
浏览 1提问于2019-05-21得票数 3
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我只是无法从这个该死的张量数据中得到任何尺寸(大小，长度)。下面是代码和错误消息：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import tflearn
import pandas as pd
from tensorflow import keras
file = 'some.csv'
record_defaults = [tf.float64]*18
from tflearn.data_utils import load_csv
data , label = load_csv(file, target_column=0,has_h
浏览 1提问于2018-09-16得票数 0
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我想通过convert_dtypes转换df的类型，但是如果我想通过HDFStore存储它，我得到如下: AttributeError：'IntegerArray‘对象没有属性'size’
df = pd.DataFrame()
df["test"] = [0,1,2,3]
df["test1"] = [0,1,2,3.5]
df = dfdf.convert_dtypes()
store=pd.HDFStore(r"C:\Users\User\Desktop\test.h5")
store["test"] = d
浏览 1提问于2020-03-06得票数 2
我的数据不适合内存，所以我需要使用ImageDataGenerator类的ImageDataGenerator的等价物，但这支持tensorflow_datasets。我找到了image_dataset_from_directory，，它是keras的实用函数，它从目录中的图像文件中生成tf.data.Dataset。因此，我按以下方式加载了数据(图像和掩码)。
BATCH_SIZE = None
IMG_HEIGHT = 256
IMG_WIDTH = 256
IMG_CHANNELS=1
seed=42
# setting dictionary for the tf_data_datase
浏览 11提问于2022-05-26得票数 0
我正在学习Python，并一直在使用NumPy尝试一些简单的公式。在试图使用mean()函数计算数字列表的平均值时，我遇到了一个错误。
AttributeError：'list‘对象没有属性’‘
为了避免任何疑问，Numpy已经通过pip安装并运行良好。此外，这两个list对象是有意不同的形状。
这是我的脚本/代码：
import numpy as np
family_name = ['Homer','Marge','Maggie']
family_age = [39,36,2,8]
family_na
浏览 14提问于2022-10-18得票数 0
1回答
我正在尝试编写一个错误传播软件，可以使用像np.sin(x)这样的函数。我尝试实现自己的类，如下所示： class errör:
def __init__(self,x,dx):
self.x = x
self.dx = dx
def __add__(self,other):
return "test"
def __sin__(self):
return "works" 但是当我尝试使用它时，我得到的结果是： >>> import numpy as n
浏览 10提问于2020-01-10得票数 0
回答已采纳
我正在尝试将一些代码转换为javascript。tensorflow js没有像tensorflow那样的属性形状。有办法转换这一行代码吗？
import tensorflowjs as tfjs
input_shape = [1, 1, 256]
tfjs.shape(input_shape)
AttributeError:模块'tensorflowjs‘没有属性’module‘
浏览 9提问于2021-05-18得票数 0
回答已采纳
我正在使用tf.data.Dataset测试tensorflow as_numpy_iterator方法。根据官方文档，该函数允许直接检查tensorflow数据集的内容。但是，当我尝试给出的例子：
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
for element in dataset.as_numpy_iterator():
print(element)
出现一个错误：AttributeError: 'TensorSliceDataset' object has no attribute '
浏览 4提问于2020-01-14得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个熊猫DataFrame，列有两个地理位置(long_1，lat_1，long_2，lat_2)，我想为它们之间的距离添加一个列。这个近似的公式可以在互联网上找到，忽略细节，它涉及到罪恶和科斯，这就是我的问题所在。
我想计算np.sin( df["long_1"] )。如果所有的值都不是null，但是一旦丢失了值，它就会抛出一个错误，而不是返回NaN。我得到以下错误：
In [97]: np.sin( df["long_1"] )
---------------------------------------------------------------
浏览 1提问于2013-11-06得票数 2
回答已采纳
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('data.csv')
df1.dtype
AttributeError Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp/ipykernel_21492/2172501428.py in <module>
----> 1 df1.dtype
~\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pa
浏览 5提问于2021-12-05得票数 -1
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当使用自定义类的numpy array时：
class TestClass:
active = False
如何使用内联掩码(布尔索引数组)，如下所示：
直接尝试失败：
items = np.array([TestClass() for _ in range(10)])
items[items.active]
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'active'
有什么建议吗？
浏览 4提问于2016-08-14得票数 0
回答已采纳
正在运行
np.log(math.factorial(21))
抛出一个AttributeError: log。为什么会这样呢？我可以想象一个ValueError，或者某种UseYourHighSchoolMathsError，但是为什么会出现属性错误呢？
浏览 0提问于2011-05-17得票数 27
回答已采纳
3回答
下面是我正在编写的Python代码： def inver_hopf(x,y,z):
return (1/np.sqrt(x**2+y**2+(1+z)**2))*np.matrix([[1+z],[x+y.j]],dtype=complex) 这个问题发生在[x+y.j]上，j意味着复杂的单元。它返回错误消息AttributeError: 'int' object has no attribute 'j'。如果我去掉这个点，那么它将返回NameError: name 'yj' is not defined。我怎么才能纠正它呢？谢谢!
浏览 26提问于2021-08-05得票数 4
回答已采纳
我一直在尝试输出npy文件的内容，当print(np.load('/home/ugwz/fcn/vgg16.npy', encoding='latin1'))时，部分输出如下所示，这有点难读。
然后，我尝试输出这个数组的元数据。
print(np.load('/home/vgg16.npy', encoding='latin1').size)
print(np.load('/home/vgg16.npy', encoding='latin1').shape)
print(np.load(&
浏览 0提问于2016-07-18得票数 2
回答已采纳
sal_maps_hf.shape
(11, 32, 32, 3)
我想将sal_maps_hf的dtype更改为nint8，所以
sal_maps_hf.dtype
dtype('<f4')
sal_maps_hf = sal_maps_hf.astype(np.uint8)
print(sal_maps_hf.dtype)
AttributeError跟踪(最近一次调用)在->1打印(sal_maps_hf.dtype)中
AttributeError：'AstypeContext‘对象没有属性'dtype'
浏览 2提问于2020-01-07得票数 0
1回答
我的数据格式中有一列：
2013-01-25 00:00:00+00:00
非空datetime64ns
我想把它转换成日常格式，如：
2013-01-25
我尝试过这种方法，但一直收到一个错误：
df['date_column'].date()
AttributeError：“串联”对象没有属性“日期”
错误消息对我来说并不十分清楚，因为根据df.info()，对象应该是一个datetime对象。
有人能提出如何做到这一点的方法吗？
浏览 0提问于2019-07-08得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图实现我的自定义四元数数据类型，它有4个成员: w，x，y，z。
我通过以下方法测试了这个实现：
import numpy as np
import npytypes.quaternion
a = np.zeros((2, 2), dtype=np.float).astype(np.quaternion)
print(a)
print(a[0][0].w) # correct, get 0.0
print(a.w) # wrong, AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'w'
我得
浏览 2提问于2020-03-28得票数 1
我有使用CIFAR-100数据集创建的tensorflow Dataset对象。我需要访问Dataset object.Its中的训练标签TensorSpec，不能通过索引访问，因为index.How不支持TensorSliceDataset对象来访问每个TensorSpec并迭代其中的值。 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = cifar100.load_data(label_mode='fine')
with open('data/cifar100/cifar100_labels.json&#
浏览 90提问于2020-09-30得票数 0
3回答
我创建了一个numpy数组，其中所有的单元格值都是对象。我想使用np.where条件，但它不起作用，因为我想检查对象属性的等效条件。object类看起来类似于下面的类：
class Cell():
def __init__(self):
self.value = 'ABC'
def __repr__(self):
return self.value
现在我有了一个2D numpy数组，它的所有单元格都相当于这个单元格类，我想检查一下cell.value == 'ABC‘。numpy数组看起来像，
array([[M
浏览 8提问于2021-02-15得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个函数，它计算两个日期之间的差值，然后将其乘以一个比率。我想在一个一次性的例子中使用它，但也适用于大规模计算的矢量化格式的pd.Series。当前它在(start_date - end_date).days AttributeError挂起：‘.days’对象没有‘AttributeError’属性 pddt = lambda x: pd.to_datetime(x)
def cost(start_date, end_date, cost_per_day)
start_date=pddt(start_date)
end_date=pddt(end_date)
t
浏览 26提问于2020-06-14得票数 0
我有一堆数据，如下所示，我只需要2019年的条目。 +----------+
| Date |
+----------+
| 20190329 |
| 20180331 |
| 20190331 |
| 20180331 |
| 20190401 |
+----------+ 日期类型为datetime64[ns]。我在检查类型之前尝试了df = df[df['Date'].str.contains('2019')]，它给出了AttributeError: Can only use .str accessor with string values, w
浏览 15提问于2019-06-05得票数 1
回答已采纳
AttributeError：“str”对象没有属性“strftime”
if __name__=="__main__":
df=pd.read_excel("abhi.xlsx")
#print(df)
today = datetime.datetime.now().strftime("%d-%m")
yearNow = datetime.datetime.now().strftime("%Y")
#print(type(today))
writeInd =[]
for
浏览 25提问于2020-05-18得票数 0
2回答
我在price栏中有一个包含价格信息的时间序列。当我试图通过使用列ln_price的ln来创建一个新的列price时，我得到了一个错误：
AttributeError：“浮动”对象没有属性“log”
有人能帮我理解一下为什么会这样吗？
谢谢!
df['ln_price'] = np.log(df['price'])
浏览 1提问于2019-07-02得票数 6
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import Polygon, Point
import numpy as np
我定义了一个多边形：
polygon = Polygon([(0,0),(0,1),(1,1),(1,0)])
并创建一个随机点列表：
np.random.seed(42)
points = [Point([np.random.uniform(low=-1,high=1),
np.random.uniform(low=-1,
浏览 16提问于2022-02-05得票数 1
回答已采纳
2回答
有没有办法使用numpy ufunc.at (特别是add.at)来连接字符串数组？add.at和char.add.at都不能处理字符串/字符数组。 方法需要处理n维数组，因此基于索引拆分，然后连接并不理想 a = np.array(['a', 'b'])
ixs = np.array([0, 1, 1])
vals = np.array(['e', 'f', 'g])
# Neither of these options work
np.add.at(a, ixs, vals)
----------------
浏览 39提问于2019-05-21得票数 2
回答已采纳
我要在这里发这篇文章，因为这是个很大的问题，让我有点抓狂。这可以说是四年前发布的的翻版，但我会再发一次，以防有人有我在这里遇到的熊猫--矮胖的不兼容性。或者有人会想出一个更好的答案。
代码片段：
#import pdb; pdb.set_trace()
# TODO: This raises AttributeError: 'float' object has no attribute 'sin'
xr = xw + L*np.sin(θr)
输出：
Traceback (most recent call last):
File "MIP_MPC_
浏览 1提问于2018-04-22得票数 5
回答已采纳
2回答
我有一些numpy数组，在第一个位置没有一个。
a = [None, 1, 2, 3, 4, 5]
b = [None, 4, 3, 2, 1, 5]
我想让它变成：
[1, 2, 3, 4, 5]
[4, 3, 2, 1, 5]
编辑:我知道我能做到：
a = [a is not None]
但在我的例子中，我想明确地删除
试过：
a = np.delete(a, 0)
got：
AttributeError: int' object has no attribute 'delete'
浏览 5提问于2020-11-17得票数 0
回答已采纳
我有两行，第一行和第二行，每一列都有单词(每一行基本上是一个文本)。| row |-|| First | word1|word2 |word3....
| Second | word1|word2 |word3....
我想看到相似之处。我没有频率，只有单词，但据我所知，这个算法也给了我频率。问题是它给了我这个错误：
AttributeError Traceback (most recent call
last)
<ipython-input-11-1000d05112e2> in <module>
28
浏览 10提问于2021-09-11得票数 0
我偶然发现了一些我觉得奇怪的行为，并复制了它。简单地说，为什么
np.int64(np.float64(np.nan))
输出
-9223372036854775808
(正如评论中指出的，是的，这是-2^63，双边int64的最大负值)
如果相关或有意义，我最初的用例是查看np.float64类型的数据帧索引并转换为np.int64 (我通常不会像上面的简化示例那样无缘无故地嵌套类型)。从一个示例数据帧开始：
0 1
NaN 1 2
1.0 3 4
NaN 5 6
然后运行：
print(df.index.values[0])
print(type(df.index.
浏览 0提问于2021-03-08得票数 3
我需要一些帮助来处理上面的错误。到目前为止，我的搜索没有返回任何解决方案。代码如下。适用于某些数据集，但会为其他数据集引发错误。 a = np.array(df_cols)
aver = np.nanmean(a) File "…\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\nanfunctions.py", line 916, in nanmean
avg = _divide_by_count(tot, cnt, out=out)
File "…\Continuum\anaconda3\
浏览 64提问于2019-04-29得票数 1
我在用
file_data = tf.data.Dataset.list_files("../*.png")
收集图像文件，以便在TensorFlow中进行培训，但希望访问收集到的文件名列表，以便执行标签查找。
调用sess.run(file_data)不成功：
TypeError: Fetch argument <TensorSliceDataset shapes: (), types: tf.string> has invalid type <class 'tensorflow.python.data.ops.dataset_ops.TensorS
浏览 3提问于2018-07-03得票数 8
回答已采纳
1回答
按月选择
、
我有一个带有日期字段datum的dateframe df['datum'].iloc[0]
Out[58]: datetime.datetime(2016, 5, 2, 2, 0, tzinfo=psycopg2.tz.FixedOffsetTimezone(offset=120, name=None))
type(df['datum'].iloc[0])
Out[59]: datetime.datetime 我想选择带有month <= 6的行： df.loc[df['datum'].dt.month <= 6]
Attribu
浏览 3提问于2021-10-01得票数 1
回答已采纳
我有两个numpy数组: images_ar (数据)和categorical_y_ar (标签)。
两者都由dtype('uint8')组成。
categorical_y_ar的形状为(978,126)。
images_ar的形状为(978,224,224，3)
当尝试使用以下内容构建数据集时：
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(images_ar, categorical_y_ar)
我得到以下回溯：
ValueError跟踪(最近一次调用)输入50，在<cell : 1>() ->1 datase
浏览 5提问于2022-11-09得票数 -1
回答已采纳
1回答
我有一个CSVDataset，它大约有600万行。为了这个问题的目的，我要做一个TensorSliceDataset如下：
import tensorflow as tf
import numpy as np
datasetz = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((np.random.randn(10, 5), np.random.randn(10,1)))
datasetz = datasetz.map(lambda x, y: (x, x))
datasetz
# <MapDataset element_spec=(TensorSpec(sh
浏览 7提问于2022-11-24得票数 0
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我有以下数组列表，它来自这段代码：
submission = []
for ele in regressor.predict(input_fn=lambda: input_fn(df_test, shuffle=False, batch_size=32)):
submission.append(np.expm1(np.array(ele['predictions'])))
print(type(submission))
>>> <class 'list'>
当我打印这个列表时，我得到这样的结果：
[array([10552
浏览 40提问于2020-05-07得票数 0
回答已采纳
我有一个需要执行np.exp(matrix1 @ matrix2)的函数，但是我收到了错误消息：loop of ufunc does not support argument 0 of type float which has no callable exp method
matrix1是float的210x4矩阵，valuesmatrix2是float的4乘1，valuesmatrix1 @ matrix2是float的210个，valuestype(matrix1 @ matrix) reports numpy.ndarray
numpy.exp()期望有一个array_like参数，所以
浏览 11提问于2020-06-17得票数 1
正如我所看到的，在tensorflow中有一个bfloat16的numpy扩展：
可以通过调用RegisterNumpyBfloat16来启用此扩展。或者至少应该是这样的。我已经安装了tensorflow 2.4.1并尝试启用该扩展，但是我得到了这个错误：
> tf.RegisterNumpyBfloat16()
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most rec
浏览 174提问于2021-02-24得票数 2
回答已采纳
1回答
如何处理.csv进行时间序列分类
、、、、
我想知道如何处理记录的时间序列数据，以便将其输入RNN。
我想采取16个时间步骤的数据和标签的15，以使RNN分类第16次时间步骤(如果这有任何意义)。通过对批处理使用每三个条目，我可以用每秒合理数量的条目覆盖大约3秒的数据。
列"Time“和"Mayday”仅供参考，以确保所有内容都被正确标记，因此可以删除。
不幸的是，这种方法不起作用，在调用model.fit时，我得到了一个"AttributeError：'tuple‘对象没有属性’model.fit‘“。
另外，我也尝试过这样做：
data = pd.read_csv("slim.csv"
浏览 5提问于2022-03-29得票数 2
回答已采纳
我完全是tensorflow的新手，我正在学习
https://www.tensorflow.org/get_started/get_started
fixW = tf.assign(W, [-1.])
工作正常，但是
fixb = tf.assign(b, [1.])
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/milenko/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensor
浏览 4提问于2017-06-26得票数 7
回答已采纳
3回答
我在使用numpy.average时遇到了问题，每次都会出错，直到我将输入转换为numpy.float64s为止。我看了一下来源，因为下面的行为，差异的原因是什么？
>>> f, f32 = numpy.float(1.0), numpy.float32(1.0)
>>> (f == 1.0).any()
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#80>", line 1, in <module>
(f == 1.0).any()
Attribu
浏览 5提问于2015-12-14得票数 1
回答已采纳
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