我正在尝试访问用户设备上的媒体文件(音乐)来播放它们；一个简单的“helloworld”——音乐播放器应用。我遵循了一些教程，它们基本上给出了相同的代码。但这行不通；它一直在崩溃并告诉我:error.....Causedby:java.lang.SecurityException:PermissionDenial:readingcom.android.providers.media.MediaProvideruricontent://media/external/audio/mediafrompid=27696,uid=10059requiresandroid.permission.R

我想运行一个带有作为文件提供的args的java类。在shell上，我可以做到javaSomeClassintellij和/或gradle上是否有任何等效的东西。我试过IntelliJIDEA->编辑配置。但是，争论没有得到通过。 最佳答案 更新:此功能现在可用于某些运行/调试配置。目前，基于Java的运行配置支持的类型有:Application、JavaScratch、JUnit、JarApplication。使用重定向输入自选项:2017年的原始答案及解决方法:IntelliJIDEA目前不支持它:IDEA-88717无法在运行

我的目标是使用TensorFlow做大事，但我想从小事做起。我有小的灰度方block(有一点噪音)，我想根据它们的颜色对它们进行分类(例如3类:黑色、灰色、白色)。我编写了一个小的Python类来生成正方形和1-hot向量，并修改了他们的基本MNIST示例以将它们输入。但它不会学到任何东西-例如对于3个类别，它总是猜对≈33%。importtensorflowastfimportgenerate_data.generate_greyscaledata_generator=generate_data.generate_greyscale.GenerateGreyScale(28,28,3

我想为我的TensorFlow图中的几个权重矩阵添加一个最大范数约束，alaTorch的renorm方法。如果任何神经元权重矩阵的L2范数超过max_norm，我想按比例缩小它的权重，以便它们的L2范数正好是max_norm。使用TensorFlow表达这一点的最佳方式是什么？ 最佳答案 这是一个可能的实现:importtensorflowastfdefmaxnorm_regularizer(threshold,axes=1,name="maxnorm",collection="maxnorm"):defmaxnorm(weight

我从单变量线性梯度下降的简单实现开始，但不知道如何将其扩展到多变量随机梯度下降算法？单变量线性回归importtensorflowastfimportnumpyasnp#createrandomdatax_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.5#FindvaluesforWthatcomputey_data=W*x_dataW=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))y=W*x_data#Minimizethemeansquarederrors.loss=t

我有一个预测张量(实际网络)(Pdb)pred和一个y张量y=tf.placeholder("float",[None,n_steps,n_classes])(Pdb)y我想把它喂给f.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred,y))但是，它要求尺寸为[batch_size,num_classes]所以我想reshapepred和y使它们看起来像这样但是当我运行reshape时，我得到了(Pdb)tf.reshape(pred,[40000])而不是(?,40000)我如何维护None维度？(批量大小维度)我还发布

我曾尝试使用批量归一化来使用TensorFlow训练我的神经网络，但我不清楚如何使用theofficiallayerimplementationofBatchNormalization(请注意，这与API中的不同)。在对他们的githubissues进行了一些痛苦的挖掘之后似乎需要一个tf.cond才能正确使用它，还需要一个“resue=True”标志，以便正确地重用BNshift和scale变量。在弄清楚之后，我提供了一个简短的描述，说明我认为如何正确使用它here.现在我写了一个简短的脚本来测试它(只有一个单层和一个ReLu，很难让它比这更小)。但是，我不是100%确定如何测试它。

在TensorFlow中，是否有任何功能可以让我找出网络中学习参数的数量？ 最佳答案 没有我知道的功能，但您仍然可以在tf.trainable_variables():上使用for循环计算自己total_parameters=0forvariableintf.trainable_variables():variable_parameters=1fordiminvariable.get_shape():variable_parameters*=dim.valuetotal_parameters+=variable_parameters

我目前正在查看Tensorflow中的Eager模式，想知道我是否可以提取图表以在Tensorboard中使用。我了解TensorflowEager模式实际上并没有用户必须创建的图形或session系统。但是，据我了解，引擎盖下有一个。这个隐藏的Graph和Session是否可以导出以支持Tensorboard中的可视化图形View？或者我是否需要将我的模型重做为图形/session执行形式？ 最佳答案 不，默认情况下，eagerexecution中没有图形和session，这也是它如此吸引人的原因之一。如果需要，您将需要编写与图形

我想要一个带有过滤器的二维卷积，该过滤器取决于tensorflow中小批量中的样本。任何想法如何做到这一点，特别是如果每​​个小批量的样本数量未知？具体来说，我有MBxHxWxChannels形式的输入数据inp，我有F形式的过滤器MBxfhxfwxChannelsxOutChannels。假设inp=tf.placeholder('float',[None,H,W,channels_img],name='img_input')。我想做tf.nn.conv2d(inp,F,strides=[1,1,1,1])，但这是不允许的，因为F不能有小批量维度。知道如何解决这个问题吗？