我正在尝试与Cycle_gan Tensorflow一起编写代码 我收到一条错误消息: OperatorNotAllowedInGraphError: using a `tf.Tensor` as a Python `bool` is not allowed: AutoGraph did convert this function. This might indicate you are trying to use an unsupported feature. 我的全部错误: ---------------------------------------------------------
我有张张量的列表,有不同的维度。我想找出所有张量的最大绝对标量值。问题是,我认为我需要一种方法来做大于或小于张量,但我只能找到tf.equal()。这就是我想做的事:
curMaxAbs = tf.Variable(-1, tf.float64)
for g in myList:
maxG = tf.abs(tf.reduce_max(g))
minG = tf.abs(tf.reduce_min(g))
maxAbsG = maxG if tf.greaterThan(maxG,minG) else minG
curMaxAbs = maxAbsG if tf
我创建了一个自定义的编码器/解码器,如下所示:
import tensorflow as tf
from tensorflow_model_optimization.python.core.internal import tensor_encoding as te
# noinspection PyUnresolvedReferences
class SparseTernaryCompressionEncodingStage(te.core.EncodingStageInterface):
AVERAGE = 'average'
NEGATIVES = &
在非急切模式下,我可以在没有问题的情况下运行这个程序:
s = tf.complex(tf.Variable(1.0), tf.Variable(1.0))
train_op = tf.train.AdamOptimizer(0.01).minimize(tf.abs(s))
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(5):
_, s_ = sess.run([train_op, s])
print(s_)
>
因此,我使用Tensorflow后端在Keras中定义了这个自定义丢失函数,以最小化背景提取自动编码器。它应该确保预测x_hat不会偏离在批处理B0上的预测的中位数。
def ben_loss(x, x_hat):
B0 = tf_median(tf.transpose(x_hat))
sigma = tf.reduce_mean(tf.sqrt(tf.abs(x_hat - B0) / 0.4), axis=0)
# I divide by sigma in the next step. So I add a small float32 to sigma
#
如何使两个形状相同的张量,使它们具有相同的尺寸?目前,我收到了以下代码的错误(不能在图形模式下使用for循环):
def match_size(self, x, y):
d = tf.maximum(tf.subtract(y.shape, x.shape), 0)
x = tf.pad(x, [[0, i] for i in d])
d = tf.maximum(tf.subtract(x.shape, y.shape), 0)
y = tf.pad(y, [[0, i] for i in d])
return x, y
这段代码将在Keras模型的c
如何将TensorFlow代码的这一小部分转换为pyTorch?
def transforms(x):
# stft returns spectogram for each sample and each eeg
# input X contains 3 signals, apply stft for each
# and get array with shape [samples, num_of_eeg, time_stamps, freq]
# change dims and return [samples, time_st
我目前正在尝试创建Softmax的参数化版本,当为3D空间(color+x+y)创建我的轴超参数-1时,我收到上述错误。我想知道我的实现对于3D空间是否正确,如果它只适用于2d或1d空间,那么我如何将Softmax推广到3d空间? 用于分层和测试的代码: import random
import numpy as np
from tensorflow import keras
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers as L
class PSoftmax(L.Layer):
def __init__(s
我的CNN中的活动函数的形式是:
abs(X)< tou f = 1.716tanh(0.667x)
x >= tou f = 1.716[tanh(2tou/3)+tanh'(2tou/3)(x-tou)]
x <= -tou f = 1.716[tanh(-2tou/3)+tanh'(-2tou/3)(x+tou)]
tou是一个常量。
因此,在TensorFlow中可以创建自己的激活函数。我不想用C++编写它,然后重新编译整个TensorFlow。
如何使用TensorFlow中提供的函数来实现此功能?