我在Python代码库中看到删除了“沙漏导入”。我以前从未见过这个词，也无法通过Python文档或网络搜索找到任何关于它的信息。
什么是沙漏导入，什么时候才会使用或不使用沙漏?我最好的猜测是，删除沙漏会产生子模块，但还有其他原因吗？
一个从链接提交中删除沙漏导入的示例更改：
diff --git a/tensorflow/contrib/slim/python/slim/nets/vgg.py b/tensorflow/contrib/slim/python/slim/nets/vgg.py
index 3c29767f2..d4eb43cbb 100644
--- a/tensorflow/
浏览 1提问于2017-04-05得票数 6
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我尝试在python3中安装tensorflow_text包。已成功安装。但是一旦我进入它，它就不能运行。 import tensorflow_text 具体的错误消息是： Traceback (most recent call last):
File "/Users/xxx/Desktop/pythonProject/main.py", line 1, in <module>
import tensorflow_text
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib
浏览 169提问于2021-08-19得票数 0
我试着建立一个有两个损失函数的神经网络，它们像加权和一样组合在一起。第一种方法只计算密集层和给定标签线性输出的，而另一种方法则大量使用嵌套。tf.layers.batch_normalization()中使用了批处理规范层，因此我不得不将这些行添加到优化目标中：
with tf.name_scope("Optimizer"):
with tf.control_dependencies(tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)):
adam = tf.train.AdamOptimizer
浏览 0提问于2018-11-27得票数 1
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我有几个对tf.gradients的调用，每个调用都需要一些时间，因此我想同时调用tf.gradients。然而，当我试图在图形中这样做时，我会收到几个错误中的一个。我怀疑它不是线程安全的，但无法用MWE再现错误。我尝试在我的MWE和真实代码中同时使用pathos.pools.ThreadPool和pathos.pools.ProcessPool --只有我的真正代码失败了。这是我尝试过的MWE：
from pathos.pools import ThreadPool, ProcessPool
import tensorflow as tf
import numpy as np
Xs = [
浏览 2提问于2017-08-18得票数 1
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在TensorFlow中运行会话时，我得到以下错误
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)
File "/local0/software/python/python_bleeding_edge/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/optimizer.py", line 190, in minimize
colocate_gradients_with_ops=colocate_gradien
浏览 2提问于2016-08-16得票数 0
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tensorflow成功地安装在Conda环境中，但我无法导入Tensorflow。我还使用代码：conda update numpy更新了numpy。我收到的代码错误如下：
import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
File "<ipython-input-15-64156d691fe5>", line 1, in <module>
import tensorflow as tf
File "C:\Users\t\anaconda3\lib\site
浏览 3提问于2021-09-23得票数 0
当我用“导入”就像
import tensorflow.python.ops.control_flow_ops as ass
我得到了"AttributeError:模块'tensorflow‘没有属性'python'“
但下面的代码如下
import tensorflow.python.ops.control_flow_ops
工作很好
env: Python3.6.3+ tensorflow 1.3.0
浏览 4提问于2017-11-29得票数 2
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TensorFlow自动生成代码。我很好奇TF是如何通过生成gen_array_ops.py的？
生成的python文件位于python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py
"""Python wrappers around TensorFlow ops.
This file is MACHINE GENERATED! Do not edit.
Original C++ source file: array_ops.cc
"""
...
...
浏览 16提问于2019-07-27得票数 4
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为什么偏移量的结果低于结果。代码来自tensorflow crf。tensorflow/contrib/crf/python/ops/crf.py。 from tensorflow.python.ops import math_ops
from tensorflow.python.ops import array_ops
batch_size,max_seq_len,num_tags=5,3,4
offsets = array_ops.expand_dims(math_ops.range(batch_size) * max_seq_len * num_tags, 1)
sess=tf.Ses
浏览 30提问于2019-01-09得票数 0
# lstm model
import tensorflow as tf
from numpy import mean
from numpy import std
from numpy import dstack
from pandas import read_csv
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.layers import Flatten
from tensorflow.keras.layers imp
浏览 0提问于2021-11-27得票数 0
我遇到了一个问题，我的Tensorflow执行被困在了compute_gradients上。我正在初始化我的模型，然后像这样设置损失函数。注意，此时我还没有开始训练，所以问题不是我的数据。
# The model for training
given_model = GivenModel(images_input=images_t)
print("Done setting up the model")
with tf.device('/gpu:0'):
with tf.variable_scope('prediction_loss')
浏览 1提问于2018-10-26得票数 0
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我想使用for loop来操作tf.data中的数组。对于当前的tf.while_loop方法，我必须将输入参数与输出匹配，因此我提前创建了一个数组new_data，然后使用tf.while_loop顺序修改数组的内容，但结果往往是错误的。我做错什么了吗？
代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
def body(index, new_data):
tf.Variable(lambda:new_data[index, 0]).assign(1) #An error occurred
tf.Variable(lambda:
浏览 4提问于2022-01-07得票数 1
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导入tensorflow.contrib.slim时遇到此问题
import tensorflow.contrib.slim as slim
回溯是：
Traceback (most recent call last):
File "finetune-sintel.py", line 22, in <module>
from model_pwcnet import ModelPWCNet, _DEFAULT_PWCNET_FINETUNE_OPTIONS
File "/home/sxl/ext4-2T-3/code/tfoptflow-mas
浏览 0提问于2019-09-14得票数 1
有人能解释一下为什么tensorflow在运行以下代码时会给我带来麻烦吗？
import tensorflow as tf
x = tf.keras.layers.Input(shape=(1,))
y = tf.keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.relu)(x)
loss = tf.losses.mean_squared_error(x,y)
grad = tf.gradients(loss, tf.trainable_variables())
# !!! GIVES ME TROUBLE !!!
clipped_grad = tf.clip
浏览 0提问于2018-07-23得票数 0
我是一个使用TensorFlow的新手，我的问题可能很容易解决，至少我希望如此。我正在尝试使用LSTMCell来预测序列中的下一个标签。
下面是我使用的代码：
import tensorflow as tf
max_sequence_length = 1000
vector_length = 1
number_of_classes = 1000
batch_size = 50
num_hidden = 24
# Define graph
data = tf.placeholder(tf.int64, [None, max_sequence_length, vector_length])
#
浏览 0提问于2016-09-13得票数 1
我正在尝试运行retrain.py脚本(可在这里获得：)。我注意到，从第747行开始的部分是在CPU上执行的，而默认情况下应该是GPU。因此，我添加了以下行来强制它在GPU上工作：
`with tf.device("/gpu:0"):
(train_step, cross_entropy, bottleneck_input, ground_truth_input, final_tensor) = add_final_training_ops(len(image_lists.keys()),
FLA
浏览 4提问于2016-04-12得票数 1
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我查过了。然而，似乎没有从盒子里出来工作。例如像这样尝试过：
with tf.Session():
word_vectors = skflow.ops.categorical_variable(X_test[0], n_classes=n_words,embedding_size=EMBEDDING_SIZE, name='words')
word_vectors.eval()
也试过
sess = tf.InteractiveSession()
在调用word_vectors.eval()之前。但所有这些都会导致崩溃：
Traceback (most
浏览 4提问于2016-02-10得票数 1
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对于tensorflow 2.0，当tf.keras.Input作为输入时，resize_with_pad似乎不能工作，但resize工作得很好。例如,
import tensorflow as tf
# with tensorflow constant
img_arr = tf.zeros([1,100,100,3])
tf.image.resize(img_arr, [224, 224]) # works
tf.image.resize_with_pad(img_arr, 224, 224) # works
# with keras input
img_arr = tf.keras.I
浏览 1提问于2019-11-15得票数 1
agent和prior是从存储的图形和权重初始化的两个预试Keras功能模型。
然后定义一个损失函数，如下所示：
agent_logits = K.cast(K.max(agent_output, axis = 2), dtype = tf.float32)
prior_logits = K.cast(K.min(prior_output, axis = 2), dtype = tf.float32)
p_a_prior = K.sum(K.log(prior_logits), axis = 1)
p_a_agent = K.sum(K.log(agent_logits), axis = 1
浏览 7提问于2018-07-25得票数 0
在Tensorflow 1.4.1中，tf.data.Dataset中的map方法可以返回字符串，因此我可以返回类似于此的映射函数：
return filename, image, one_hot_label
其中filename是字符串。这在TF1.5+中不再适用了：
dataset = dataset.map(self._mapper)
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/data/ops/dataset_ops.py", line 838, in map
浏览 0提问于2018-04-05得票数 3
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我想用TensorFlow来解决一个有监督的问题。它很简单：
字符串输入的列表。该字符串的格式为：“word_10-062017”
浮动输出的列表。标签是一个浮标: 3.0
我想使用带有这种格式的字符串集和一组浮动标签来训练模型。
系统信息
Windows 7 x64
Tensorflow 1.2
Python 3.5.2
IDE Pycharm 2017.1.1
我正在使用这段代码：
# Input placeholder
x = tf.placeholder(tf.string, shape=[None, 1, 1])
...
# Define
浏览 7提问于2017-07-18得票数 1
2回答
我正在尝试保存一个自定义的Tensorflow模型后，经过一个时代的训练。当模型包含BatchNormalization层时，无法保存。我可以看到，"fused_batch_norm“是不能序列化的。如何调用另一个BatchNormalization层，它可以用".h5“和".pb”格式进行序列化和保存。我正在使用Tensorflow 2.8与Tensorflow金属在MacOS上.
def conv_batchnorm_relu(x, filters, kernel_size, strides=1):
# s
x = tf.keras.layers.C
浏览 15提问于2022-04-17得票数 0
我正在运行mnist_with_summary教程，以了解TensorBoard是如何工作的。它马上抛出一个TypeError。
Extracting /tmp/data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting /tmp/data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting /tmp/data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting /tmp/data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Traceback (most recent call last):
File
浏览 2提问于2016-12-06得票数 0
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我正在尝试导入以下软件包，它以前是有效的，今天突然我无法安装这些软件包 import tensorflow
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.layers.pooling import AveragePooling2D
from keras.layers.core import Dropout
from keras.layers.core import Flatte
浏览 131提问于2021-09-15得票数 0
错误： Exception: in user code:
/opt/conda/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/training.py:853 train_function *
return step_function(self, iterator)
/tmp/ipykernel_34/1396363757.py:53 class_loss_regr_fixed_num *
x = y_true[:, :, 4*num_classes:] - y_pred
/opt/conda/l
浏览 69提问于2021-11-01得票数 1
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我是tensorflow菜鸟，抱歉。我正在学习本教程：
我想对数据集中的图像应用一些预处理，但是rgb_to_grayscale失败了，错误如下。我的中值滤波器起作用了，但不是rbg_to_grayscale。
如果您能给我任何建议，我将不胜感激。
@tf.function
def load_image_train(datapoint):
input_image = tf.image.resize(datapoint['image'], (128, 128))
input_mask = tf.image.resize(datapoint['segmentatio
浏览 0提问于2020-08-01得票数 0
在我的代码中：(在tf1.0上工作得很好)
from tensorflow.contrib.rnn.python.ops import core_rnn
from tensorflow.contrib.rnn.python.ops import core_rnn_cell
from tensorflow.contrib.rnn.python.ops import core_rnn_cell_impl
用tf1.2报告错误:从tensorflow.contrib.rnn.python.ops导入core_rnn ImportError:无法导入名称“core_rnn”
浏览 4提问于2017-07-10得票数 0
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我只是想让一个简单的RNNCell开始工作。这个简单的代码：
with tf.Session() as sess:
x = tf.Variable(np.ones((2, 3)))
tf.initialize_all_variables().run()
out, state = BasicRNNCell(4)(x, x)
引发以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "scrap.py", line 38, in <module>
g, _ = tf.nn.rnn_cell.Bas
浏览 5提问于2016-10-25得票数 2
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我有一个关于这个进口的问题
tensorflow/tensorflow/python/summary/summary.py第53行：
from tensorflow.python.ops import gen_logging_ops as _gen_logging_ops
当我转到目录tensorflow/python/ops，时，没有这样的文件名为gen_logging_ops。
我想知道这是怎么回事？顺便说一句，我在追踪r1.3版本。
任何建议都是非常感谢的！
浏览 5提问于2017-08-15得票数 1
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我知道tf.contrib.lookup和tf.python.ops.lookup_ops包含相同的功能。但是使用tf.contrib.lookup.index_table_from_file和tf.python.ops.lookup_ops.index_table_from_file有什么区别吗？我在中遇到了使用tf.python.ops.lookup_ops.index_table_from_file的代码，所以我想知道为什么不使用tf.contrib.lookup.index_table_from_file呢？如果我想在我的代码中使用它，我应该使用哪一个？
浏览 0提问于2018-05-16得票数 0
我正在尝试使用来自TensorFlow集线器的Bert并构建一个记号赋予器，这就是我正在做的：
>>> import tensorflow_hub as hub
>>> from bert.tokenization import FullTokenizer
>>> BERT_URL = 'https://tfhub.dev/tensorflow/bert_zh_L-12_H-768_A-12/1'
>>> bert_layer = hub.KerasLayer(BERT_URL, trainable=Fa
浏览 1提问于2020-01-09得票数 1
我希望在以下代码中使用在tensorflow 中实现层规范化的LSTM单元：
import tensorflow as tf
import numpy as np
n = 10
batch_size_series = 16
x = tf.placeholder(shape=[None, None, 1], dtype=tf.float32, name="x")
layer_norm = tf.placeholder(tf.bool, name="normalize_layer")
cell = tf.contrib.rnn.LayerNormBas
浏览 3提问于2017-12-22得票数 0
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当我试图使用TensorFlow创建一个LSTM时，我得到了以下错误：
ValueError: Shapes (?, 83) and (?, 128) are incompatible
对模型的输入具有以下形状：
(batch_size, time, features) / (50, 68, 83)
以下是该模型的相关代码：
x_text = tf.placeholder(tf.float32, [None, *text.shape[1:]])
cells = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([tf.contrib.rnn.ResidualWrapper(
t
浏览 0提问于2018-06-25得票数 1
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我从https://github.com/tensorflow/tensorflow.git中克隆了Tensorflow，并试图找到实现RMS_Prop的代码。
我已经找到了文件tensorflow/tensorflow/python/training/rmsprop.py，它调用了training_ops.apply_centered_rms_prop和training_ops.apply_rms_prop，这似乎是我要寻找的方法。
我可以看到rmsprop.py用以下导入语句导入training ops：
from tensorflow.python.training import tra
浏览 2提问于2020-04-01得票数 1
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我需要用tf.gradients()获得权重和偏差的梯度：
x = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, x_train.shape[1]])
y = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, y_train.shape[1]])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, y_train.shape[1]])
Wx=tf.Variable(tf.random_normal(stddev=0.1,shap
浏览 0提问于2018-11-14得票数 1
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在文本分类任务的BiLSTM模型中集成Bert嵌入层存在问题。
我的数据集是在表单中，每一行有2列:文本和极性。
text = string/tweet
极性=可以是0或1
因此训练数据的形状是(1500,2)。
我正在按照下面的代码生成伯特嵌入
我想在Bert层和致密层之间添加Bi.我是这样做的：
# Build model
def build_model(max_seq_length):
embedding_size = 768
in_id = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), name="input_i
浏览 18提问于2022-04-03得票数 0
1回答
当我试图在TensorFlow中运行这个LSTM模型时，我遇到了困难。我是图书馆的新手，所以请原谅我。
from tensorflow.contrib import ffmpeg, rnn
import tensorflow as tf
import os
import time
# hyperparameters
learning_rate = 0.01
total_iterations = 100
layer_width = 5
network_depth = 10
# path variables
mp3_output_path = "/Users/espresso/Docu
浏览 0提问于2018-06-09得票数 0
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在使用tensorflow安装再培训模型时，我运行了以下命令：
bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain --image_dir <..directory..>
错误：
ImportError: No module named 'backports'
Traceback (most recent call last):
File "/home/nishith/tensorflow/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/examples/image_retrai
浏览 40提问于2017-06-16得票数 3
我曾经干净利落地安装了spylon内核，应该是在升级到干净的18.04版本之后。我正在努力让spylon内核正常工作。屏幕截图基本上是在启动时退出spark shell，正如您可以看到的"scala> :quit“，并且这种情况不断发生，无限地重复发生。
我尝试过pip安装，也尝试过conda安装spylon内核，但它根本不起作用。下面是kernel.json文件的内容。
{
"display_name": "sparky",
"language": "scala",
&#
浏览 25提问于2020-06-09得票数 0
我正在尝试使用ADAM优化在tensorflow上实现一个网络多gpu。
我正在处理来自Cifar10_multigpu的代码，但是当梯度调用第二个塔时，它调用第一个塔的梯度，并在两个塔的平均值上产生错误。这两座塔的代码是
以tf.device(d)：以tf.name_scope('%s_%d‘% (tf_model.TOWER_NAME，i))为作用域:损失=tower_loss(范围) tf.get_variable_scope().reuse_variables()汇总= tf.get_collection(tf.GraphKeys.SUMMARIES，(范围) grads =
浏览 4提问于2016-04-01得票数 1
1回答
我在做本教程：和我一直到第6部分:预处理数据和创建标签和特性
问题是这行代码：
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
给我这些错误：
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
Input In [56], in <cell line: 2>()
1 f
浏览 11提问于2022-09-16得票数 1
下面是代码片段，我想在其中构建一个图像摘要。 import tensorflow as tf
from tensorflow.python.ops import gen_logging_ops
from tensorflow.python.framework import ops as _ops
def build_image_summary():
log_image_data = tf.placeholder(tf.uint8, [None, None, 3])
log_image_name = tf.placeholder(tf.string)
log_imag
浏览 71提问于2021-08-23得票数 0
我是tensorflow的新手，我试图编写一个tensorflow程序，它递归地计算fibonacci数。下面的程序是我的结果，但它失败了许多错误，但我不明白。有人能帮我理解我做错了什么以及如何解决它吗？这是我的节目：
import tensorflow as tf
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
with tf.Graph().as_default() as g:
fib_seed_0 = tf.Variable(0, name = "fib_seed_0")
fib_seed_1 = tf.Variab
浏览 5提问于2017-03-30得票数 2
回答已采纳
我已经完成了tensorflow对象检测API的所有安装步骤。我已经检查了几个关于正确安装的指南，以确保我的安装是正确的。然而，我仍然一次又一次地收到这个错误：
Instructions for updating:
Please switch to tf.train.create_global_step
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 183, in <module>
tf.app.run()
File "/usr/local/lib/python3.7/s
浏览 0提问于2018-07-11得票数 0
运行测试脚本时出现“Label out out bound”错误。将注释值与类的数量进行比较时，会在confusion_matrix函数中抛出错误。在我的例子中，注释值是一幅图像(560x560)，number_of_classes = 2。
[check_ops.assert_less(labels, num_classes_int64, message='`labels` out of bound')], labels
上面的条件总是会失败，因为注释数据大于类的数量。
首先，我很有可能误解了代码，但我不能理解它。
其次，如果这是一个有效的检查，那么我如何修改我的代码或数据来
浏览 0提问于2017-09-12得票数 2
我必须在windows10上安装Keras和Tensorflow，我在官方网站上学习了教程。
Tensorflow和Keras的安装似乎工作正常，但当我在python终端中导入Keras时，我会看到：
>>> import keras
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "C:\Users\Clémence\AppData\Local\Programs\P
浏览 2提问于2017-06-08得票数 3
我可以使用占位符作为tf.train.batch_join()的batch_size ()(它是基于队列的)，因此我可以在训练循环中动态更改批处理大小。
但是当我使用占位符(或一个不可训练的变量)作为tf.data.Dataset.batch()的batch_size时，我得到了这个错误，
ValueError: Cannot capture a placeholder (name:Placeholder, type:Placeholder) by value.
整个错误堆栈跟踪非常长。我在make_one_shot_iterator()中跟踪错误到v1.4Tensorflow/python/
浏览 2提问于2017-11-13得票数 0
1回答
我有以下一组数据：
我试图使用以下方法过滤结果：
df = df.loc[
(df['Left In Stock']>10)
& (df['Price (£)']>=10)
& (df['Weight(g)']<=700)
& ~(
df['Title'].str.contains('the raven|on the')
& df['Colour']=='Whi
浏览 12提问于2022-08-10得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用keras拟合模型，但我得到了以下错误- 警告:tensorflow:from /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/ops/math_ops.py:3066: to_int32 (来自tensorflow.python.ops.math_ops)已被弃用，并将在未来版本中删除。更新说明:改用tf.cast。纪元1/100 classifier.fit(X_train、y_train、epochs=100、batch_size=10)
浏览 36提问于2019-06-06得票数 0
回答已采纳
我的graph看起来像这样
with graph.as_default():
train_inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, None])
with tf.device('/cpu:0'):
embeddings = tf.Variable(tf.zeros([vocab_size, options.embed_size]))
restorer = tf.train.Saver({'embeddings': embeddings})
浏览 2提问于2016-12-05得票数 0
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