在使用tensorflow-datasets模块时遇到一些问题。使用stanford_dogs数据集，我将图像大小调整为[180,180]，但是当训练模型时，从错误消息中看，tensorflow似乎正在尝试加载原始大小的图像。 我做错了什么？复制错误(以及下面的错误)的代码。Dataset在750mb附近。可以将其复制粘贴到google colab中并运行以进行复制。
浏览 126提问于2020-11-02得票数 2
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TensorFlow中有许多方法需要指定形状，例如truncated_normal：我有一个占位符，用于输入shape None，784，其中第一个维度是None，因为批量大小可以改变。我可以使用固定的批处理大小，但它仍然不同于测试/验证集大小。
我不能</
浏览 0提问于2016-02-09得票数 25
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作为前言，我了解了如何制作无大小的张量及其主要用途。
我的隐藏层依赖于我传递的数据的batch_size。因此，我将批处理大小传递给占位符。不幸的是，这给我带来了一堆压力和错误，因为许多功能在没有大小的形状下不能很好地工作。我正在寻找一种方法来使用张量的动态形状来计算隐藏层中的节点数。：必须使
浏览 0提问于2016-10-22得票数 2
我们的模型是Mask R-CNN。tf.contrib.tpu.TPUDistributionStrategy(然而，我遇到了问题，当我们的Maskobject at 0x7f58574f1940>Output shape: (None, None, None, 3)
感谢任何人的帮助
浏览 0提问于2018-10-17得票数 3
我想要处理不同形状的张量序列(列表)，并输出另一个张量列表。假设RNN在每个时间戳上具有不同的隐藏状态大小。输入:tf.ones(1，2，2)，tf.ones( 2，2，3)，tf.ones(3，2，1)我不能将输入(或输出)叠加到一个张量中，因为它们都有不同的
浏览 2提问于2018-04-08得票数 2
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所以目前我有这个代码，它将填充一个BxNxNxC张量到一个BxNxNx(C+P)张量，其中B是批量大小，C是通道数，P是我想要添加的填充通道数：concat = keras.layers.Concatenate(axis=3)([A, padding_tensor])
我这样做的原因是因为我不能直接创建正确大小
浏览 0提问于2020-07-14得票数 0
我使用了一个简单的RNN模型，该模型具有堆叠的LSTM单元和最终的CTC损失。我对输入数据的标签准备有些困惑。假设我有三个字符串作为目标标签，分别是"abc"、"ab"和"baccc" (在我的例子中，目标标签是单词而不是句子)。所以我有三个字符类作为索引a:0, b:1, c:2, blank:3。据我所知，目标标签的密集表示应该是0 3 1 0 0 0 0 0
1 3 0 2 3 2
浏览 0提问于2016-11-24得票数 2
在我的Tensorflow 2模型中，我希望我的批量大小是参数化的，这样我就可以动态地构建具有适当批量大小的张量。, []
我认为问题出在tf.keras.Input自动尝试在第一维扩展输入数组的事实，因为它期望输入的部分形状没有批处理大小，并根据输入数组的形状附加批处理大小
浏览 45提问于2021-03-09得票数 2
===============Trainable params: 156,438,371这里奇怪的是错误消息中的在我的模型中，正如我们在model.summary()中所看到的，唯一的4096在Dense层的末尾，在flatten层之后。但扁平层会产生32768神经元的输出。因此，这种情况下的错误应该是shape[32768, 4096]。我试着写2
浏览 2提问于2020-07-17得票数 0
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我是Tensorflow编程的新手，我挖掘了一些函数，在代码片段中发现了以下错误：c = tf.constant(5)我没有在这里找到它，所以谁能澄清这个愚蠢的疑问，因为我是新的learner.Sorry，如果有任何输入错误！所以我的疑问是，当
浏览 0提问于2018-08-23得票数 2
我想在Keras中实现我的自定义度量。根据文档，我的自定义度量应该定义为一个函数，该函数接受两个张量( y_pred和y_true )作为输入，并返回单个张量值。但是，当优化运行时，我想不清楚这些张量y_pred和y_true到底包含了什么。只是一个数据点吗？是整批吗？整个时代(可能不是)？有没有办法获得这些张量的形状？有人能指出一个值得信赖的地方我可以得到这些信息吗？任何帮助都将
浏览 4提问于2017-10-10得票数 40
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有一个名为sequence_lengths的单独占位符，其形状批次大小包含与小型批处理中每个样本的长度相对应的标量值。棘手的是，我也希望能够将错误从RNN反向传播到CNN ( CNN已经接受了预培训，但我想微调一下权重)，所以我必须呆在图表中，即我不能调用session.run()。选项A:最简单的方法是改变整个网络输入张量到批处理的大小*时间序
浏览 0提问于2018-07-13得票数 0
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我有一系列一维大小不同的二维数组，例如(20,87)，(20,100)，(20,76)，等等……这些阵列由时间步长(时间)的Mel频率倒谱系数(Mel)、so (Mel、time )组成。为了在Tensorflow中训练CNN，我需要向字典提供一些这样的二维数组。我希望有一个3d数组，因为我的输入张量是:x=tf.placeholder(‘x=tf.placeholder’，shape=(n，mfccs，times))，其中n是批量大小</em
浏览 4提问于2017-04-04得票数 1
我有一组长度可变的序列，我想构建一个模型，根据过去的许多令牌来预测下一个令牌。我知道填充，但是，有没有办法不预先指定窗口长度？我还读到了关于使用batch_size = 1的文章。在这种情况下，train_X和train_Y应该是什么？如果我只使用一个很长序列的最后一个令牌作为目标，就像我丢弃了其中的所有子序列(即从0->1，0->2……)。0->N-1)。在输入LSTM之前，我应该手动创建所有这些子序列吗
浏览 0提问于2018-05-25得票数 2
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我使用的是带有Resnet50编码器主干的自动编码器，然而，我只使用批量大小为1的编码器。我正在试验一些频域的东西，这些东西只允许我一次处理一幅图像。我发现我的网络运行得相当好，然而，只有当我从网络中删除所有批处理归一化时，它才能运行良好。当然，批处理规范对于批处理大小为1的情况是没有用的，所以我切换到了组规范，它是为此目的而设计的</e
浏览 4提问于2021-06-25得票数 3
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更重要的是，一些事件，如窗口大小，无法处理没有回调。
因此，问题是，每当用户开始调整窗口大小(按鼠标按钮，但不移动鼠标)，应用程序似乎就会冻结。这是假定有效地启用和定义了调整大小回调(即使是从复制时也是如此)。的问题不是，那个窗口不能重绘。可以通过在回调函数中创建和调用自己的render()函数来重新绘制回调函数。实际的问题是，即使</e
浏览 9提问于2022-02-23得票数 1
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我需要一些基本的实现帮助。下面你会看到我的模型使用Dropout层。当使用noise_shape参数时，会发生最后一个批处理不符合批处理大小的情况，从而产生错误(请参阅其他post)。return_sequences=True, dropout=dropout, recurrent_dropout=dropout))
现在，Alexandre建议使用tf.shape获得运行时批量大小我试图以不同的方式将运行时批<
浏览 0提问于2018-06-15得票数 2
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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
id2cat = np.arrayPrefetchDataset shapes: ((None, 256, 256, 3), (None, 256, 256, 3)), types: (tf.float3
浏览 11提问于2021-02-04得票数 0
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当指定张量形状时？
、、、、
我经常看到使用符号"None“、"-1”和"“来让程序动态定义张量的维度(例如批处理大小)，似乎效果相同：使用这些符号中的任何一个是否有功能上的区别？
谢谢
浏览 1提问于2018-08-07得票数 6
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因此，要将包围盒表示为张量，形状如下：请注意，这里不仅不能在图形构造之前指定variable_num_bbox，而且，即使在一个批处理输入中，不同的图像也可能有不同数量的边框。作为一个示例，我想将以下数组转换为张量：在这里，v
浏览 2提问于2016-09-12得票数 2
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