我正在尝试使用Keras C-API来运行一个从TensorFlow /TF模型中保存下来的LeNet实现，但是我在设置输入时遇到了一致的问题。printf("After\n");然而，无论如何我尝试构建输入张量
浏览 3提问于2018-01-05得票数 1
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这个问题与这个问题有关：
我正在尝试将Tensorflow模型从Python导出到C++。问题是，我的神经网络从接收输入的占位符开始，这需要一个feed_dict。我找不到任何c++ API为我的模型提供feed_dict。我能做什么?如果没有提供feed_dicts的API，那么我应该如何更改我的模型，使其能够在没有占位符的情况下用于c++目的的培训和导出？
浏览 0提问于2016-04-22得票数 5
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我想在tensorflow中创建一个密集的图层。但是当我在tensorflow tf.layers.Dense(units)上做的时候，它回来了：
layer = tf.layers.Dense(100) AttributeError：“模块”对象没有属性
浏览 5提问于2017-10-02得票数 2
我想知道是否有任何实质性的缺点(例如，关于计算效率，内存.)在为可变大小的输入(相对于固定大小的输入)创建TensorFlow占位符时？比方说，我正在进行小型批处理学习，并使用占位符初始化图形，在该占位符中，我预先假定了一个固定的batch_size：
tf.placeholder(..., shape=[batch_size, ...或者，我可以初始化占位符变量，以便它接受可变大
浏览 4提问于2017-03-02得票数 9
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如下所示，我构建了一个包含两个大变量和两个输入占位符的图。每次，我都希望使用变量的当前值(部分值)和输入占位符来计算delta值。然后使用scatter_add将增量值更新为变量。tensorflow求解引擎似乎更喜欢随机选择其中一条路径--它先求解一条路径，然后再求解另一条路径。例如，tf可以首先更新变量0，然后使用这个新变量0来求解另一个路径(更新变量1)。<
浏览 0提问于2017-03-18得票数 0
我想看看我的tensorflow模型对输入中的扰动有多敏感。是否有方法将我的成本函数与占位符输入变量区分开来？
浏览 1提问于2017-03-29得票数 3
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在Tensorflow中，是否有一种方法可以找到评估某个输出张量所需的所有占位符张量？也就是说，是否有一个函数将返回在调用feed_dict时必须输入sess.run(output_tensor)的所有(占位符)张量？(dtype=tf.float32,shape=())d = a + b
# Thisor [b.name,c</
浏览 6提问于2017-10-10得票数 3
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我最近开始使用tensorflow，更具体地说，是使用新的dataset API。通过将数据集的迭代器插入到表示输入和标签的图的节点，我已经成功地使用数据集将训练数据提供给我的简单模型。input_dataset.make_one_shot_iterator().get_next() 现在我在想，当我必须对用户输入进行推断时，该怎么办，即，用户给了我一个输入值，而我必须做出预测。如果我有一
浏览 2提问于2017-10-18得票数 0
TensorFlow的tf.data.Dataset documentation on consuming numpy arrays指出，为了将Dataset数组与numpy API结合使用，这些数组必须足够小(总共小于2 GB )才能用作张量，或者可以通过占位符将它们输入到数据集中。但是，如果您将Dataset与估计器(占位符不可用)结合使用，则文档不会提供使用没有占位符的大型数组的解决方案。是否有其他选项可以将占位</em
浏览 12提问于2019-02-27得票数 2
假设我使用Tensorflow的Python创建了一个张量，如下所示，我想在C++中创建一个tensorflow：：张量等价的张量，这样我就可以运行一个以x作为输入的经过训练的图。我应该如何处理输入形状的第一个维度，它在C++中是tensorflow::TensorShape类型？如果我这样做了：
tensorflow::Ten
浏览 4提问于2015-12-20得票数 3
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我正在编写以下格式的tensorflow图： return some_operation(label.eval())
Input: X, Label
浏览 22提问于2016-07-26得票数 0
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我正在尝试创建一个模型图，其中我的输入是tensorflow变量，这是我从我的java程序中输入的代码，我使用的是numpy方法，在这里我需要将tensorflow变量输入转换为numpy数组输入。这里的是我的代码片段import numpy as npEXPORT_DIR = '.tf.train.write_graph
浏览 0提问于2018-01-18得票数 0
我想在tensorflow中运行一个神经网络。我正在尝试进行电子邮件分类，因此我的训练数据是一个计数矢量化文档的数组。X= tf.placeholder(tf.int64，None，#features然后，我必须将实际的占位符和变量是否应该具有相同的维度？对应关系是什么？我遇到内存
浏览 1提问于2018-09-18得票数 0
假设在Python3.6中，我在tensorflow中创建了两个占位符，并为每个占位符分配了一个名称。但是，我在python中使用相同的变量来存储每个张量。import tensorflow as tfp3= tf.placeholder(tf.float32,name='right
浏览 16提问于2019-01-26得票数 2
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假设我在tensorflow中有两个占位符值: placeholder_1和placeholder_2，本质上我想要以下计算功能：“如果定义了placeholder_1 (即在feed_dict of最后，我将使用X生成一个输出，并希望根据我使用的占位符将错误反向传播到f或g的参数上。如果有一种使条件"placeholder_1有值“的方法，就可以使用placeholder_1(条件，x，y)函数来实现这一点，但是在查阅了关于布尔人的tensorflow文档之后，我断言我找不到
浏览 6提问于2017-04-03得票数 3
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我正在学习一门Udemy课程，同时也是CNN和TensorFlow的初学者。1328 except errors.OpError as e:
~/anaconda3/envs/tfdeeplearning/lib/py
浏览 2提问于2019-07-15得票数 1
我试图理解TensorFlow中占位符和变量之间的区别：W = tf.Variable(rng.randn(), name="weight")当它们是模型的输入时，我理解它们的区别。
但是，总的来说，如果我们没有建立一个模型，那么tf.placeholder()和tf.Variable()之间还有什么区别吗？
浏览 3提问于2016-12-23得票数 13
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我需要为Keras实现一个自定义目标函数，其中我需要一个额外的tensorflow占位符用于计算。= tf.square(self.l2_norm(pre_cost1)) cost1 = tf.square(l2_norm(pre_c
浏览 1提问于2017-04-29得票数 0
如何将此作为Tensorflow中占位符的输入？tf.constant([1,2，1,2,3.]，dtype=tf.int32)有什么解决办法吗？下面是我的例子。如何使它无错误地运行？
📷
浏览 0提问于2016-11-11得票数 10
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我正在从以下示例中学习TensorFlow：
我在下面的代码中有几个问题:当定义诸如X、Y、W和b这样的占位符和变量时，我们为什么不需要指定它们的维度？如果不知道这些占位符/变量的大小，代码将如何分配内存？谢谢!
浏览 2提问于2016-12-27得票数 6
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