我有一个形状(128x128x1)的光谱图(图像)的数据集，我想对它进行数据增强。val_ds.map(augment, num_parallel_calls=config.AUTOTUNE).prefetch(config.AUTOTUNE)) (None, 128, 1)Traceback (most recent call last):
File "train.py&quo
浏览 8提问于2021-02-17得票数 0
我是tensorflow的新手，我正在尝试用tensorflow.Dataset提供一些数据。我正在使用Cityscape数据集和8个不同的类。下面是我的代码： import osimport numpy as npW = 256
dataset
浏览 11提问于2021-02-04得票数 0
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所以，我想要做的是利用开普勒获得的数据对系外行星和非系外行星进行分类。数据类型是一个具有(num_of_samples,3197).维数的时间序列。我发现这可以通过在Keras中使用一维卷积层来实现。但我一直在搞乱尺寸，并得到以下错误
1.数据<
浏览 3提问于2017-05-20得票数 6
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在将Tensorflow数据集传递到Keras的model.fit函数中时，获取与形状相关的ValueError。我的数据集的标注具有形状(100个样本x 62个要素)和Y_train (100个样本x 1个标注import numpy as np
from tensorflow.kera
浏览 0提问于2019-06-08得票数 0
v=z1PGJ9quPV8&t=28s这里是一个癌症检测的小项目，它已经提供了数据集和colab代码，但我在执行时遇到了问题 model.fit(x_train, y_train, epochs=1000) 它显示: ValueError:层"sequential“的输入0与层不兼容:预期的shape=(无，455，30)，发现的shape=(无，30) 我看了评论，有些人也有同样的问题
浏览 29提问于2021-11-22得票数 1
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我有一个粗大的形状数组(100,4,30)。这代表长度为30的4个编码样本的100个样本。这4个样本，每一行，是相关的。首先，使用np.vsplit获取长度为100的列表
浏览 4提问于2022-05-23得票数 1
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我有兴趣了解数据增强(旋转在不同角度，翻转图像)的重要性，同时为机器学习问题提供数据集。
其思想是只训练一个方向的形状(我选择了指向右的箭头)，并检查不同方向的模型(我选择了指向向下的箭头)，这在训练阶段根本没有给出。培训
浏览 2提问于2017-06-22得票数 5
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我有一个数据集X，它包含N =4000个样本，每个样本由d =2个特性(连续值)组成，跨越t =10个时间步骤。我也有相应的‘标签’的每一个样本，也是连续的值，在时间步骤11。目前，我的数据集是形状X: 4000,20，Y: 4000。我想使用TensorFlow来训练一个LSTM来预测Y(回归)的值，考虑到之前的</e
浏览 0提问于2016-09-05得票数 25
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我是Tensorflow的新手，我试图了解它是如何处理数据的。目前，这是我想要的作为我的投入。如果您想下载的话，我的完整代码就在上了。. 0.4 0.6 1. ]>>> (11645, 26)
基本上，我在我的数据集中有如何让Tensorflow理解我有
浏览 0提问于2019-01-21得票数 0
我想在WiderFace数据集上添加一个数据增强，我想知道，如何能够随意裁剪一幅图像，并且使用tensorflow只保留在裁剪中中心的脸的裁剪框？我已经尝试实现了一个解决方案，但是我使用了TFRecords和TfExampleDecoder，并且在处理过程中输入图像的形状被设置为[None, None, 3]，因此无法获得图像的形状并自行完成。
浏览 0提问于2018-03-29得票数 1
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我正在尝试使用Tensorflow训练一个模型来检测圆形、正方形、矩形等基本形状。什么是最好的输入数据集？直接加载形状或使用OpenCV查找图像的边缘并仅加载边缘图像。我们也可以使用OpenCV检测形状。使用机器学习的额外优势是什么？
浏览 16提问于2017-06-19得票数 12
我制作了如下简单的数据集。我不知道张量切片函数的确切作用.)当我使用print函数打印数据集时shape=(4, 2), dtype=int32) [[0] [1]以下是问题：
在我看来，张量形状应该是(4,2)和(4,
浏览 4提问于2021-08-19得票数 1
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我在Keras中构建了一个神经网络，以了解4个坐标x,y,z,d (使用d=sqrt(x**2+y**2+z**2))和标量值之间的映射。我的训练集由1500个x,y,z,d值组成，与标量函数的1500个值相关联。我的测试集有500个样本。
我的神经网络产生了正确的数据“趋势”，但不是正确的幅度。下面的图表应该清楚地说明在什么意义上。它们显示了训
浏览 21提问于2019-11-26得票数 0
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我正在尝试实现一个CNN-LSTM，它将代表帕金森病患者/健康对照者讲话的mel谱图图像进行分类。我正在尝试用LSTM模型实现一个预先存在的模型(DenseNet-169)，但是我遇到了以下错误：ValueError: Input 0 of layer zero_padding2d is incompatibleFull shape received: [None, 216, 1].有人能告诉我哪里出错了吗？import LabelEncoder
from tensorflow.keras.utils impor
浏览 5提问于2021-03-09得票数 4
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我正试着训练一个2D的Unet，以完成分割任务。csv_logger])
validation_generator = DataGenerator(x_validation, y_validation_flat, **params)，带有验证数据。，但我看到的唯一东西是Epoch 1/2，没有任何条形。所以我不能说训练是
浏览 1提问于2021-06-11得票数 3
我使用的是Keras的LSTM模型。 输入数据形状：(无，210，4) “210”是“21个样本*10” 称为输入数据形状：(无，21，4) 这本应是个问题，但事实并非如此。为什么会出现这样的问题？警告:tensorflow:模型是使用输入输入( KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None，210，4)，dtype=tf.float32，name='lstm_
浏览 12提问于2021-05-05得票数 0
我有一个pandas数据基，为了生成一个tensorflow数据集，我将其转换为一个numpy数组：(目前目标只是虚拟值)
当我试图训练这个模型时，我会遇到像ValueError: Cannot convert a partially known TensorShape (None, None) to a Tensor.这样的错误。
浏览 2提问于2022-06-15得票数 0
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当我发现fit方法时，我试图在Sklearn中使用分组数据运行交叉验证有一个组参数定义为：
组:数组样，形状(n_samples，)，可选的组标签使用的样本，同时将数据集分裂成火车/测试集。这是否与将我的数据与分组数据的</
浏览 1提问于2018-03-15得票数 1
按照的示例，我希望创建一个tf.Dataset，它接收图像的路径，并将这些路径映射到图像张量。我的第一次尝试如下，这与上面链接中的示例非常相似：def input_parser(image_path):
image_data_st
浏览 2提问于2018-08-15得票数 1
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