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我有多个不同形状的输入：(7,), (), (6,)，我如何将它们连接并展平成一个展平的输入。我想要的输出形状是(14,)。虽然我可以使用多个numpy.append，但那将是丑陋的。
浏览 10提问于2021-03-29得票数 1
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我是Tensorflow的新手。我的工作是使用2d array作为输入来推断标量。我的输入有shape of (2,3)，输出是标量。如何将输出形状更改为(1,1)
非常感谢各位！
浏览 0提问于2021-09-13得票数 0
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现在假设我有与每张图片相关联的音频，并训练单独的网络来通过声音识别猫和狗。 我想将这两个网络的预测反馈到另一个层中，以组合结果并提高最终预测成功率。 我的模型应该是什么样子的？
浏览 11提问于2019-02-17得票数 0
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如何修复Keras展平层的错误？
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这是我的代码 keras.layers.Flatten(input_shape=(1,11)), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') )
我的数据是1000行，11列(模型的11个输入)。因此，为了使NN的输入层变
浏览 6提问于2021-05-19得票数 1
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我正在训练一个模型，特征形状是3751,4，我想使用Tensorflow中内置的重塑和层密度函数来使输出标签具有形状1,6。 print("Root Mean Squared Error: %s" % ev["rmse"])
在训练过程中，没有问题，该函数可以对输入数据进行整形然而
浏览 1提问于2018-05-24得票数 0
我有一个堆栈的4个图像传递给我的conv网络，形状为(4,160,120,1)，因为图像是灰度的。为什么会这样?我需要做些什么才能将其展平为一维数组？我之所以问这
浏览 0提问于2021-01-05得票数 0
我有一个以shape [1, 128, 1024, 2]为输入的TensorFlow模型。我想用TensorflowLite C应用程序接口在这个模型上运行推断。tensorflow/lite/c/c_api.h中的示例代码显示了如何将输入提供给模型： std::vector<float> inputBuffer(1 * 128 * 1024 * 2);
//TfLiteTensorCopyFromBuffer(inputTensor, inputBuffer
浏览 22提问于2021-01-27得票数 1
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tensorflow中有没有降维的API？例如，给定一个张量[[1,2], [3,4], [5,6]]，我想要降低它的最后一个维数，使其变为[1, 2, 3, 4, 5, 6]。有一个API tf.expand_dims()可以做相反的事情。有没有tf.reduce_dims()？
浏览 2提问于2018-05-25得票数 1
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现在我想找到一种有效的方法来将信号展平为一个单独的二维数组：i = [[[ 1, 2], [ 1, 2]], [ 3, 4], ]这个i的形状是(2,3,2)，我想把它展平成(2x3，2)的形状。
浏览 20提问于2019-07-24得票数 2
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我的模型训练包括对同一图像的多个变体进行编码，然后对图像的所有变体生成的表示进行求和。数据加载器生成形状为：[batch_size,num_variants,1,height,width]的张量批次。1对应于图像颜色通道。 如何在pytorch中使用minibatches训练我的模型？我正在寻找一种适当的方法，通过网络转发所有batch_size×num_variant图像，并对所有变种组的结果进行求和。我目前<em
浏览 24提问于2020-11-11得票数 0
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postgis中有没有一个解决方案，可以让我“联合”两个形状/形状集，其中的输出是未合并的？也就是说，它应该展平输入，但保持输出中的任何线/分割/多边形边界。从本质上讲，我希望它像ArcMap中的联合工具一样工作。postgis中的真正联合合并输出。任何想法都很感谢。谢谢!
浏览 5提问于2017-06-29得票数 0
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训练时在图像批次数据上添加白噪声
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我正在尝试一个去噪模型，目标是打印出每一批的clean/ add_noise/ model_output。每个镜像都有shape = (256, 128)def add_noise(data, bs,std
浏览 2提问于2019-02-11得票数 1
我正在尝试理解Keras中使用Theano后端的Flatten()层的行为。我在两个不同的Conda环境中安装了两个不同版本的Keras。在这两个版本中，使用Flatten()展开4D张量的方式不同，我完全不清楚哪一个是正确的。 我已经编写了以下两个代码片段来显示该问题： ? 上面的代码首先沿着channels轴展平输入矩阵 然而，在另一个版本中，结果是不同
浏览 22提问于2019-05-03得票数 0
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注意:我使用的是tensorflow 2.3.0、python 3.8.2和numpy 1.18.5 (但不确定它们是否重要) 我正在编写一个自定义层，它在内部存储形状(a，b)的不可训练张量N，其中当在输入张量上调用时，它展平输入张量，展平其存储的张量，并将两者连接在一起。不幸的是，我似乎不知道如何在这个连接过程中保留未知的批次维度。，Flatten()(self.N)将返回一个
浏览 14提问于2020-08-12得票数 3
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在iOS 11中，当用户点击应用程序图标时，它显示为黑色，在系统应用程序中不会发生这种情况，即使我注意到在不同开发人员的其他应用程序中也不会发生这种情况。我附上了一张截图。
浏览 0提问于2017-12-07得票数 0
我正在尝试将深度学习应用于特定类型的数据(我澄清我在深度学习领域是一个全新的领域)。我的问题是我的数据是这样的： list([0.2740944703391002,这就是我如何构建我的模型：mod
浏览 2提问于2019-10-06得票数 0
正如tf.dense的文档所述，对于这一层，输出张量与输入张量的形状相同，只是最后一个维度的大小为单位。我试图在Chainer中有类似的行为，但我没有成功。在Tensorflow中，一个人可以有一个(32，28，28,512)张量，并将其作为输入输入到线性层，得到一个(32，28，28,256)。正如我researched关于tf.dense，似乎当输入有超过2个维度时，它共享权重，并且在执行函数之前不会将输入展<e
浏览 10提问于2018-12-20得票数 2
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如何将形状张量(4，10，3,368,368)转换为(40，3,368,368)。我找不到任何关于这方面的文档。我可以手工编写它，但我相信有更容易的方法来扁平化前两个索引。
浏览 0提问于2019-04-16得票数 0
我正在尝试运行一个简单的RNN，其中包含一些从csv文件中提取的数据。我已经对我的数据进行了预处理，并将它们分为训练集和验证集，但我得到了上面的错误。这是我的网络结构，也是我到目前为止尝试过的。我的形状是(33714,12)用于x_train，(33714，)用于y_train，(3745,12)用于x_val和(3745，)用于y_val。
浏览 5提问于2021-11-24得票数 0
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