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沙龙
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回答
Tensorflow中的连体神经网络从头开始:形状不匹配
([784, num_hidden]))p_hidden = tf.nn.relu( tf.add(tf.matmul(X, W_hidden), b_hidden) ) b_hidden2 = tf.Variable(
tf.random.normal
([num_hidden])) p_hidd
浏览 85
提问于2019-08-01
得票数 0
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1
回答
tf.random.normal
()没有按预期工作
、
、
、
我有一点(或很多)困惑:
tf.random.normal
()似乎没有像预期的那样工作。
tf.random.normal
()用于生成一些数据。randndata =
tf.random.normal
([1, 5])print('randndata = ', tf.kera
浏览 29
提问于2020-10-09
得票数 1
1
回答
Keras中不等尺寸张量的加法
、
、
我在Keras工作,有一个形式的张量。现在,我想为40行中的每一行添加具有维度的a张量的索引0行。简而言之,对于第二个张量,我只需要现在的步骤B:,0,:。因此,不包括第一维,这将是矩阵B的第一行。感谢您的阅读!
浏览 6
提问于2022-04-21
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1
回答
tf.random.normal
和tf.distributions.Normal有什么不同?
、
tf.random.normal
和tf.distributions.Normal有什么不同?是否将tf.distributions.Normal用作
tf.random.normal
的后端
浏览 79
提问于2019-06-03
得票数 2
2
回答
对于神经网络函数,tf.GradientTape()不返回任何值
、
、
、
我的神经网络代码是这样的 n_input = 1 n_hidden_2 = 50 'h1': tf.Variable(
tf.random.normal
([n_input, n_hidden_1],0,0.5)), 'h2': tf.Variable(
tf.random.normal
([n_hidden_1, n_hidden_2],0,0.5)),'out': tf.Variable(
tf.r
浏览 39
提问于2021-07-25
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1
回答
Tensorflow:当输出层的大小与预期结果的大小不匹配时,没有错误
、
这与其说是一个问题,不如说是一个问题。model = Sequential()model.add(layers.Dense(1, activation=activations.linear)) model.fit(x=train_x, y=tra
浏览 4
提问于2022-08-23
得票数 1
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2
回答
AttributeError:输入对象'DatasetV2‘没有属性'sample_from_datasets’
、
、
、
、
我有3个数据集,我已经分配给3个不同的TensorFlow数据集tf_dataset_1 = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train_1, y_train_1)tf_dataset_2比其他两个数据集要大得多,但是我想在训练ML模型时同样地对它们进行采样,
浏览 25
提问于2022-02-03
得票数 0
1
回答
Keras中的张量乘法
、
、
我有两个尺寸的张量和B <tf.Tensor 'input_82:0‘shape=(?,2,2) dtype=float32>A*B的大小(?,300,2),所以我只会在第二和第三维上做矩阵积。我怎样才能做到这一点?tf.tensordot(A,B,axes=[2,]) 但这会产生以下
浏览 4
提问于2022-04-20
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1
回答
对于动态形状的变量,带有动量优化器更新的Tensorflow - SGD失败
、
在没有动量的情况下,下列代码工作: x.assign(
tf.random.normal
((20,3))) grads =
浏览 8
提问于2022-05-17
得票数 0
1
回答
为什么tensorflow最大值不分别计算梯度,哪里有错误?
、
、
= Model(inputs=x_in, outputs=x_out) Y=
tf.random.normal
([200,3]) 然后,它正常工作,即损失不断减小,我可以得到估计的权重= Model(inputs=x_in, outputs=x_out) mo
浏览 5
提问于2022-02-02
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2
回答
如何保存Tensorflow核心模型?
、
、
、
、
tf.float32, [None,27]) Y = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None,1]) W1 = tf.Variable(
tf.random.normal
([27,60], seed=0), name='weight1')layer1([60,60], seed=0), name='weight2'
浏览 11
提问于2021-02-03
得票数 1
1
回答
在此函数中,图像旋转是如何工作的
、
、
、
、
. *
tf.random.normal
([1],dtype='float32') h_zoom= 1.0 +
tf.random.normal
([1],dtype='float32')/10.w_zoom = 1.0 +
tf.random.normal
([1],dtype='float32')/10.. *
浏览 2
提问于2021-01-26
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1
回答
Tensorflow 2.0中的4D张量乘法
、
、
我有两个张量:我想把它们加在一起,但是维数是不同的,所以通过类比2D矩阵,我想把张量B和其他张量C相乘,这样张量积B*C就有维数128,24,24,256。
浏览 5
提问于2021-03-17
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1
回答
Tensorflow神经网络不工作,类型不兼容
、
这是我的代码: X_train, Y_train, X_test, Y_test = load_data(DATA_PATH) # 1st dense layer keras.layers.D
浏览 7
提问于2021-01-26
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1
回答
多层TensorFlow训练函数
、
、
self.W = tf.Variable(
tf.random.normal
((len(x), len(x[0])))) self.W1 = tf.Variable(
tf.random.normal
((len(x), len(x[0])))) self.W2 =
浏览 18
提问于2020-11-06
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1
回答
tensorflow TF 2.0中的Concat张量
、
、
、
、
我有两个张量形状2,1,30和2,181,30。我想将它们附加到形状2,182,30。有什么办法可以做到这一点吗?tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: ConcatOp : Dimensions of inputs should match: shape[0] = [2,1,30] vs. shape[1] = [2,181,30]
浏览 2
提问于2021-02-15
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1
回答
keras中中间激活的可视化:“历史”对象没有属性“模型”
、
、
我有一个函数来生成一个神经网络: model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=3,strides=(1, 1),activation='relu')) model.add(Dense(512, activation='relu'))
浏览 6
提问于2022-02-07
得票数 1
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2
回答
如何不使用tf.stack来堆叠张量?
、
、
有没有办法合并Tensorflow中的张量?例如:我有128个张量形状--它们都是(40,10),现在,我要将它们合并为shape( 128,40,10)。我不能直接使用*tf.stack([Tensor1, Tensor2, Tensor3, ...])*。
浏览 1
提问于2022-02-28
得票数 1
1
回答
如何将未知维度的张量乘以tensorflow变量?
、
、
import tensorflow as tfweights = tf.Variable(
tf.random.normal
浏览 30
提问于2020-04-25
得票数 0
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1
回答
TFRecordDataset中的批处理512不适用于无监督模型
、
、
、
、
我使用Mnist数据集测试Unsupervised模型。test_dataset = tf.data.TFRecordDataset([test_filenames])test_dataset = test_dataset.batch(512) test_dataset.map.element_spec: (TensorS
浏览 13
提问于2022-07-20
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