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沙龙
1
回答
使用create_tf_dataset_for_client()定义数据集中的培训示例
、
、
、
、
<tf.Tensor: shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=18.0>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=70.0>, <,
numpy
=14.89>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=65.0>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=
float32</em
浏览 8
提问于2022-02-27
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何将角化模型与数据集相匹配?
、
、
、
、
我尝试用一组csv文件来安装我的keras模型(我不想在内存中加载文件并将它们连接起来)。我试图用"tf.data.experimental.make_csv_dataset“构建一个数据集(我认为它的工作方式类似于matlab数据存储?)给我的模型输入"next“和"iter”,但我无法解决输入大小和/或输入类型的问题。我很感谢你的帮助。提前谢谢。from tensorflow import kerasfrom tensor
浏览 4
提问于2022-02-24
得票数 1
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1
回答
将数据分解为联邦学习中的训练和测试
、
、
、
it is necessary for spliting to training and testing sets ) test= tf.nest.map_structure(lambda x: x.
numpy
浏览 27
提问于2022-03-03
得票数 2
回答已采纳
1
回答
TensorFlow 2.0 - @tf.function和tf.unstack TypeError
、
、
、
我遇到了以下问题:通过使用@tf.function,我想沿着定义的组件拆开张量。def f1(x): return y def f2(x): return y def f3(x): return y y1 = tf.unstack(x, axis=0) #f2 y2
浏览 17
提问于2020-05-21
得票数 1
1
回答
在Tensorflow Keras分类器中使用数据集时,model.fit()方法中的"IndexError:列表索引超出范围“
、
,
numpy
=0.0011093982>, <tf.Tensor: id=281900, shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=0.008290171>, <tf.Tensor,
numpy
=-0.0068962937>, <tf.Tensor: id=281903, shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=0.0020472356>, <tf.Tensor,
numpy
=-
浏览 16
提问于2019-07-05
得票数 0
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2
回答
Tensorflow LinearRegressor功能不能具有等级0
、
我正在学习教程,但未能为在y=x上生成的数据集构建线性回归器。这是我代码的最后一部分,如果你想重现我的错误,你可以在这里找到:_CSV_COLUMNS = ['x', 'y'] print('Parsing', data_file) columns = tf.decode_csv(value, record_defaults=_CSV_COLU
浏览 0
提问于2018-01-01
得票数 9
2
回答
Numpy
-
float32
在数组中给出与dtype="
float32
“不同的值
、
根据是在数组内部启动还是作为独立
Float32
启动,
Numpy
Float32
值会有所不同:array([ 75.08999634], dtype=
float32
)75.089996>>>
浏览 0
提问于2017-05-11
得票数 1
回答已采纳
3
回答
我如何通过张量得到我想要的位置的值?
、
例如,我有一个张量: [1744.7915, 597.5836, 1790.3419, 709.9775], [1396.4264, 562.2295, 1444.1472, 653.7578], [1035.7961, 771.2336, 11
浏览 1
提问于2020-10-30
得票数 0
1
回答
为稠密层tensorflow创建对称权核
、
我正试图在TensorFlow中创建一个权重矩阵,如下所示 [c, b], 其中a,b,c,d为Tf.Variable。梯度流应该只改变变量a、b、c、d。如果分别初始化3个变量,然后创建权重矩阵w如下:b = tf.Variable(1., name='b', trainable=True)d = tf.Variable
浏览 2
提问于2022-02-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用dataset对象的多个图像输入训练
、
、
如何将dataset对象用作model.fit()培训循环中的输入,用于多输入的模型?试图传递数据集本身会导致以下错误:我在这里的案子: 我
浏览 1
提问于2022-02-03
得票数 2
1
回答
对于某些损失,tf.tape.gradient()返回None
、
, shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=2.2769136>, <tf.Tensor: id=39735, shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=2.0263004=
float32
,
numpy
=0.7392154>, <tf.Tensor: id=39849, shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=0.7742219>, <tf.Tensor
浏览 219
提问于2019-07-03
得票数 6
1
回答
如何使用GradientTape计算张量中每个元素的梯度?
、
、
、
,
numpy
=3.0>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=4.0>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=
float32
,
numpy
: [<tf.Tensor: shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=140.0>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=
float32
,
numpy</
浏览 5
提问于2022-03-07
得票数 1
回答已采纳
2
回答
在Tensorflow数据集中过滤NaN值
、
、
、
简短的例子:import tensorflow as tf foo(x)可以使用什么来获得以下输出: (<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=
float32
,
numpy
=array([0., 0., 0.], dtype=
float32
)>, <tf.Tensor: shape
浏览 7
提问于2020-10-01
得票数 3
回答已采纳
2
回答
如何获得偏倚感?
、
、
、
import tensorflow as tf new_model.get_weights()
浏览 13
提问于2021-05-21
得票数 0
回答已采纳
2
回答
TensorFlow 2.0如何从tf.keras.layers层获取可训练变量,如Conv2D或Dense
、
、
、
、
我一直在尝试从我的层中获取可训练变量,但找不到一种方法来使其工作。所以这是我尝试过的:trainable_variables.append(conv_layer.kernel)类似地,我尝试以以下方式使用属性"trainable_variables“: trainable_variables.extend(conv_layer.trainable_variables
浏览 27
提问于2019-12-10
得票数 4
回答已采纳
1
回答
在tensorflow数据集中将数据类型从
float32
更改为float64
、
、
、
、
我正在尝试将pos_ds数字特征的数据类型从
float32
更改为float 64,但找不到正确的方法。有什么建议吗。我使用的是tensorflow 2.2。())Features: dict_values([<tf.Tensor: shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=4.89784>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=4.727388>, <tf.Tensor: shape=(), dt
浏览 1
提问于2020-08-07
得票数 1
1
回答
如何计算梯度w.r.t。TensorFlow的急迫执行模式中的一个非变量?
、
但是,如果张量不是可训练变量,则TensorFlow的GradientTape返回None梯度:import tensorflow as tf print(grads)打印: [None, None, None, <tf.Tensor: id=26, shape=(3,), dtype=
float32
,
numpy
=array([1., 1., 1.], dtype=<em
浏览 1
提问于2018-11-19
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何将tensorflow EagerTensors列表转换为
numpy
数组
、
、
当我打印它时,我有这样的数据: data = [<tf.Tensor: shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=-0.0034351824>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=0.0003163157>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=
float32
,
numpy
=0.00060091465>, <tf.Tensor: shape=(), dty
浏览 1
提问于2020-11-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何用tensorflow计算向量函数的雅可比矩阵
、
我是TensorFlow的新手。我想知道以下计算雅可比矩阵的代码出了什么问题: w1, w2 = tf.Variable(1.), tf.Variable(1.) z1 = w1*w2 + w1**2 # output: [None, None] 其中,我从向量函数的雅可比矩阵的定义中期望得到一个2x2矩阵: [[dz1/dw1, dz1/dw2], [dz2/dw1, dz2
浏览 45
提问于2021-05-01
得票数 0
1
回答
从tf.Tensor更改值
、
、
、
我有一个从time_step = eval_env.reset()得到的初始时间步长 TimeStep(step_type=<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=int32,
numpy
=array([0], dtype=int32)>, reward=<tf.Tensor: shape=(1,), dtype=
float32
,
numpy
=array([0.], dtype=
float32
)>, discount=<tf.Tensor: shape=(1,),
浏览 1
提问于2020-10-05
得票数 0
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